Thinking Machines veröffentlicht Inkling, ein quelloffenes multimodales KI-Modell

Das KI-Start-up Thinking Machines von Mira Murati, der früheren technischen Leiterin von OpenAI, veröffentlicht sein erstes großes Sprachmodell unter einer Open-Source-Lizenz. Carl Franzen berichtet für VentureBeat, dass sich das Modell namens Inkling an Unternehmen richtet, die KI auf eigenen Servern betreiben und dabei Kosten sparen wollen. Zudem soll das Modell ideologische Filterung vermeiden. Auch das Unternehmen selbst beschreibt die Veröffentlichung in einem offiziellen Blogbeitrag.

Inkling ist ein Mixture-of-Experts-System mit 975 Milliarden Parametern insgesamt. Davon sind bei jeder Antwort 41 Milliarden aktiv. Das Modell verarbeitet Text, Bilder und Audio direkt, ohne nachträglich angefügte Komponenten für verschiedene Datentypen. Es unterstützt ein Kontextfenster von bis zu einer Million Tokens. Trainiert wurde es mit 45 Billionen Tokens aus Text, Bildern, Audio und Video.

Starke Werte, aber nicht die Spitze

Bei Benchmark-Tests erreicht Inkling 77,6 Prozent auf SWE-bench Verified, einem Coding-Test. Damit schlägt es Nvidias Nemotron 3 Ultra mit 71,9 Prozent. Bei VoiceBench, einem Test für Sprachverständnis, erzielt Inkling 91,4 Prozent. Googles Gemini 3.1 Pro liegt hier mit 94,4 Prozent vorn. Chinesische Modelle wie GLM 5.2 und Kimi K2.6 übertreffen Inkling bei mehreren Coding- und Reasoning-Tests. Thinking Machines erklärt, man habe Inkling als breit einsetzbares Modell konzipiert, nicht als Spitzenreiter in jeder einzelnen Kategorie.

Ein zentrales Merkmal ist die sogenannte „kontrollierbare Denkanstrengung“. Entwickler können einstellen, wie viel Rechenleistung das Modell vor einer Antwort investiert, auf einer Skala von 0,2 bis 0,99. So lassen sich bei einfachen Aufgaben Kosten sparen, während bei komplexen Aufgaben mehr Rechenleistung zum Einsatz kommt. Während des Trainings beobachteten die Forscher zudem, dass das Modell seine internen Denkschritte mit der Zeit von selbst verkürzte, ohne dass dies gezielt trainiert wurde. Das Unternehmen nennt dieses Phänomen „Chain of Thought Condensation“.

Konzipiert gegen Zensur

Thinking Machines gibt an, Inkling darauf trainiert zu haben, politisch sensible Themen direkt zu beantworten, statt pauschal abzulehnen. Eine Prüfung durch das KI-Start-up Cognition ergab, dass Inkling starke Widerstandsfähigkeit gegen das zeigt, was das Unternehmen als ideologische Vereinnahmung bezeichnet. Gleichzeitig erreicht das Modell 98,6 Prozent bei StrongREJECT, einem Test für die Ablehnung eindeutig schädlicher Anfragen. Damit liegt es auf dem Niveau gängiger Sicherheitsstandards der Branche.

Das Modell erscheint unter der Apache-2.0-Lizenz. Diese erlaubt Unternehmen, es ohne Lizenzgebühren zu verändern und kommerziell zu nutzen. Damit unterscheidet sich Inkling von vielen anderen sogenannten offenen Modellen, die Nutzungsbeschränkungen enthalten. Neben dem Hauptmodell hat Thinking Machines eine Vorschau von Inkling-Small veröffentlicht, einer leichteren Version mit 276 Milliarden Parametern für Anwendungen, bei denen Geschwindigkeit und Kosten im Vordergrund stehen.

Thinking Machines wurde Ende 2024 von Murati gemeinsam mit erfahrenen Branchenkennern wie John Schulman und Barret Zoph gegründet. Mitte 2025 sammelte das Unternehmen in einer von Andreessen Horowitz angeführten Startfinanzierung 2 Milliarden Dollar ein, bei einer Bewertung von 12 Milliarden Dollar. Inkling folgt auf die frühere Einführung von Tinker, der Fine-Tuning-Plattform des Unternehmens, sowie auf eine im Mai 2026 vorgestellte Forschungsvorschau eines Echtzeit-Sprach- und Bildsystems.

Quellen

• Thinking Machines open sources first multimodal language model, Inkling, focused on low cost and ‚resistance to censorship‘ – VentureBeat
• Inkling: Our open-weights model – Thinking Machines Lab website