# Thinking Machines e Inkling: el modelo abierto de 975 mil millones de parámetros que sacude la carrera por la IA

## Introducción

El lanzamiento de Inkling, el primer modelo de inteligencia artificial de código abierto desarrollado por Thinking Machines Lab, marca un punto de inflexión en la industria tecnológica global. Con 975 mil millones de parámetros y capacidades multimodales que abarcan video y audio, este modelo se posiciona como un nuevo referente en la cada vez más competitiva carrera por la IA de código abierto, obligando a gigantes como OpenAI, Anthropic y Google a replantear sus estrategias frente a una comunidad que reclama acceso abierto a modelos de alto rendimiento.

Thinking Machines Lab, fundada en 2025 por Mira Murati tras su salida de OpenAI, donde se desempeñó como Directora de Tecnología hasta 2024, ha sorprendido al sector con un anuncio que combina escala, accesibilidad y orientación empresarial. El presente artículo analiza en profundidad el contexto del lanzamiento, las características técnicas del modelo, la estrategia comercial de la compañía y sus implicaciones para el ecosistema de inteligencia artificial.

## El origen de Thinking Machines Lab y el papel de Mira Murati

Thinking Machines Lab fue anunciada en febrero de 2025 como una nueva empresa de inteligencia artificial fundada por Mira Murati, una figura ampliamente reconocida en el sector por su rol estratégico en OpenAI. Tras su salida de la compañía en 2024, Murati decidió emprender un nuevo proyecto enfocado, según ha expresado la propia empresa, en construir sistemas de inteligencia artificial más seguros, fiables y orientados a un mayor número de usuarios.

La creación de Thinking Machines no ocurrió en el vacío. La compañía logró posicionarse rápidamente como un actor relevante en la industria gracias a la experiencia de su fundadora y a la atracción de talento proveniente de las principales organizaciones de inteligencia artificial del mundo. En cuestión de meses, la empresa estableció alianzas estratégicas con proveedores clave de infraestructura, incluyendo anuncios de colaboración con Nvidia, lo que le permitió acceder a capacidades de cómputo de última generación necesarias para entrenar modelos a gran escala.

Este contexto resulta fundamental para entender el lanzamiento de Inkling: no se trata simplemente de un proyecto técnico aislado, sino del primer movimiento estratégico de una compañía que busca ocupar un lugar propio en un mercado dominado por unos pocos actores. La experiencia de Murati en el desarrollo de modelos avanzados en OpenAI otorga a Thinking Machines una credibilidad inicial que muchas startups de inteligencia artificial tardan años en conseguir.

## Inkling: características técnicas de un modelo de 975 mil millones de parámetros

Inkling es un modelo de código abierto con 975 mil millones de parámetros, una cifra que lo sitúa en la frontera superior de los modelos abiertos disponibles actualmente. Los parámetros representan las conexiones internas que el modelo ajusta durante su entrenamiento, y un mayor número de ellos generalmente se traduce en una capacidad superior para comprender y generar contenido complejo.

Según la información publicada por la propia compañía, Inkling ha sido entrenado para operar dentro de una variedad de entornos de programación y agentes, lo que lo convierte en una herramienta especialmente útil para tareas agentic, es decir, aquellas en las que el modelo debe actuar de forma autónoma para completar objetivos definidos por el usuario. En los principales benchmarks agentic, Inkling obtiene puntuaciones competitivas dentro de la categoría de modelos de pesos abiertos, lo que valida su capacidad para aplicaciones prácticas en el mundo real.

El hecho de que se trate de un modelo de pesos abiertos implica que los desarrolladores e investigadores pueden descargar los parámetros del modelo y ejecutarlo localmente, ajustar su comportamiento mediante técnicas como el fine-tuning, e incluso auditar su funcionamiento interno. Esta apertura representa una diferencia significativa respecto a modelos propietarios como los desarrollados por OpenAI o Anthropic, cuyo acceso está mediado por interfaces de pago y cuyas arquitecturas permanecen ocultas al público.

## Capacidades multimodales: comprensión de video y audio

Una de las características más destacadas de Inkling es su capacidad para comprender video y audio, además de texto. Esta naturaleza multimodal permite que el modelo procese y razone sobre información procedente de diversas fuentes sensoriales, lo que amplía considerablemente su rango de aplicaciones potenciales.

Los modelos multimodales representan la siguiente frontera en el desarrollo de inteligencia artificial, ya que permiten superar las limitaciones de los sistemas exclusivamente textuales. Un modelo capaz de analizar video puede, por ejemplo, describir el contenido de una grabación, identificar eventos específicos, resumir secuencias temporales o detectar anomalías en material audiovisual. De manera similar, la comprensión de audio habilita aplicaciones como la transcripción inteligente, el análisis de conversaciones, la detección de patrones sonoros y la interacción por voz más natural.

La inclusión de estas capacidades en un modelo de pesos abiertos constituye un avance significativo para la comunidad de desarrolladores, que hasta ahora dependía en gran medida de APIs cerradas para acceder a funcionalidades multimodales. Con Inkling, las organizaciones pueden construir aplicaciones que procesen múltiples tipos de contenido sin depender de proveedores externos ni compartir datos sensibles con ellos.

## La plataforma Tinker y la estrategia de personalización empresarial

Thinking Machines ha acompañado el lanzamiento de Inkling con la presentación de Tinker, una plataforma diseñada para facilitar la personalización del modelo por parte de empresas. Esta herramienta busca resolver uno de los principales desafíos que enfrentan las organizaciones al adoptar modelos de inteligencia artificial: adaptar el comportamiento del sistema a sus necesidades específicas sin requerir un equipo interno de investigación en IA.

A través de Tinker, las empresas pueden ajustar el modelo para tareas concretas, integrar Inkling en sus flujos de trabajo existentes y mantener el control sobre sus datos y procesos de personalización. Esta estrategia refleja una tendencia creciente en el mercado: las organizaciones demandan modelos potentes pero también flexibilidad para modificarlos según sus requerimientos operativos, regulatorios y competitivos.

La apuesta por la personalización empresarial también responde a una lógica de mercado. Mientras que los modelos abiertos permiten a los desarrolladores experimentar de forma libre, las empresas necesitan garantías, soporte y herramientas que simplifiquen la implementación. Thinking Machines parece haber identificado esta brecha y propone Tinker como el puente entre el mundo del código abierto y las necesidades reales de las grandes organizaciones.

## Implicaciones para la competencia global con OpenAI, Anthropic y Google

El lanzamiento de Inkling tiene implicaciones profundas para el equilibrio competitivo en la industria de la inteligencia artificial. Durante años, OpenAI, Anthropic y Google han dominado el desarrollo de modelos avanzados, con sus sistemas propietarios marcando el estándar de la industria. Sin embargo, la creciente calidad de los modelos abiertos está cuestionando este dominio.

En primer lugar, la existencia de un modelo de 975 mil millones de parámetros con pesos abiertos demuestra que es posible desarrollar sistemas de frontera sin necesidad de mantenerlos completamente cerrados. Esto presiona a las empresas propietarias a justificar sus modelos de negocio basados en el acceso exclusivo, especialmente cuando la comunidad open source alcanza niveles de capacidad previamente reservados a las grandes tecnológicas.

En segundo lugar, el enfoque agentic de Inkling lo posiciona directamente frente a productos como Claude de Anthropic, los modelos de la serie GPT de OpenAI y Gemini de Google, todos los cuales han incorporado capacidades agentic en sus últimas versiones. La competencia ya no se limita a quién tiene el mejor chatbot, sino a quién ofrece las herramientas más efectivas para la automatización inteligente de tareas complejas.

Finalmente, la estrategia de Thinking Machines combina apertura técnica con monetización empresarial, un modelo híbrido que podría ser emulado por otros actores del sector. Si esta aproximación resulta exitosa, podríamos asistir a una reconfiguración significativa del mercado, donde la apertura deje de ser vista como una concesión y se convierta en una ventaja competitiva estratégica.

## Conclusión

El lanzamiento de Inkling por parte de Thinking Machines Lab representa mucho más que la presentación de un nuevo modelo de inteligencia artificial. Es la materialización de una visión que combina escala tecnológica, apertura y orientación empresarial, respaldada por el liderazgo de una de las figuras más influyentes de la industria. Con 975 mil millones de parámetros, capacidades multimodales y una plataforma de personalización como Tinker, Inkling establece un nuevo estándar para los modelos abiertos y obliga a los principales actores del sector a replantear sus estrategias.

La competencia entre Thinking Machines, OpenAI, Anthropic y Google promete intensificarse en los próximos meses, y el resultado de esta pugna definirá en gran medida el futuro del acceso, la transparencia y la gobernanza de la inteligencia artificial a escala global.