Startup de ex-executivos da OpenAI lança modelo de IA Inkling
A Thinking Machines Lab apresentou o Inkling, modelo multimodal de pesos abertos com arquitetura Mixture-of-Experts e foco em eficiência e customização.
Pontos principais
- O Inkling possui 975 bilhões de parâmetros totais e 41 bilhões de parâmetros ativos.
- A arquitetura utiliza a técnica Mixture-of-Experts (MoE) para equilibrar versatilidade e eficiência.
- O modelo é multimodal, capaz de processar texto, imagens, áudio e vídeo sem codificadores externos.
- A Thinking Machines Lab foi fundada em fevereiro de 2025 por Mira Murati, John Schulman e Lilian Weng.
- O modelo é licenciado sob a Apache 2.0, permitindo uso comercial gratuito e maior resistência à censura ideológica.
- A tecnologia introduz o mecanismo de 'esforço de pensamento controlável' para ajustar o custo computacional por tarefa.
- A startup atingiu um valuation de US$ 12 bilhões em sua rodada inicial de investimentos.
- O Inkling é posicionado como um concorrente direto de modelos como Kimi e Nemotron no mercado de pesos abertos.
A Thinking Machines Lab, startup fundada em fevereiro de 2025 por ex-executivos da OpenAI, como Mira Murati, John Schulman e Lilian Weng, anunciou o lançamento do Inkling, seu primeiro modelo de inteligência artificial. Com um valuation de US$ 12 bilhões alcançado logo em sua rodada inicial, a empresa busca desafiar a hegemonia dos grandes laboratórios de IA ao disponibilizar uma tecnologia de pesos abertos voltada para maior acessibilidade e customização. O modelo, licenciado sob a licença Apache 2.0, permite uso comercial gratuito e foi posicionado pela companhia como uma alternativa resistente à censura, capaz de abordar tópicos sensíveis sem recusas ideológicas, mantendo proteções contra conteúdos ilegais. O lançamento marca a entrada oficial da startup no mercado, posicionando o Inkling como um concorrente direto de modelos como Kimi e Nemotron.
O Inkling destaca-se pela sua arquitetura Mixture-of-Experts (MoE), que conta com 975 bilhões de parâmetros totais e 41 bilhões de parâmetros ativos. Diferente de modelos que dependem de codificadores externos, o sistema foi treinado para ser nativamente multimodal, processando texto, áudio e imagens de forma integrada. Uma inovação central é o mecanismo de 'esforço de pensamento controlável', que permite aos desenvolvedores ajustar o custo computacional e a profundidade do processamento conforme a complexidade da tarefa, otimizando a eficiência operacional.
A estratégia da empresa foca em oferecer alternativas customizáveis frente aos modelos de IA de tamanho único. Além da disponibilização dos pesos abertos no Hugging Face, a Thinking Machines Lab integrou o modelo à sua plataforma própria, chamada Tinker, onde usuários podem realizar ajustes finos (fine-tuning) para necessidades específicas. Com este movimento, a startup consolida sua presença no cenário global de tecnologia, buscando equilibrar a flexibilidade técnica com o controle do usuário sobre o comportamento e o custo de execução dos sistemas de IA.
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