Mira Murati, ex-CTO de OpenAI, acaba de presentar Inkling: el primer modelo de IA de su startup Thinking Machines Lab, y llega con pesos abiertos y licencia permisiva. En un mundo donde los modelos más potentes son cerrados, esta apuesta por lo abierto suma presión a los gigantes y abre nuevas puertas para developers. Te contamos qué es, cómo se compara y qué cambia.

El 15 de julio de 2026, Thinking Machines Lab —fundada por Mira Murati tras su salida de OpenAI— lanzó Inkling, su primer modelo propio. Lo relevante no es solo quién lo firma, sino cómo: es open-weight, bajo licencia Apache 2.0, lo que permite a cualquier developer descargarlo, modificarlo y adaptarlo. Una jugada que va a contramano de la tendencia cerrada de OpenAI, Anthropic y Google.

Qué es Inkling

Según TechCrunch, Inkling es un sistema de tipo mixture-of-experts con 975 mil millones de parámetros totales, aunque solo activa alrededor de 41 mil millones para cada tarea, lo que lo hace más eficiente. Fue entrenado con 45 billones de tokens de texto, imagen, audio y video, y razona de forma nativa a través de esos cuatro formatos. Está disponible para descarga en repositorios como Hugging Face.

Qué significa "open-weight" y por qué importa

Un modelo open-weight publica sus pesos (los parámetros entrenados), de modo que cualquiera puede descargarlo, ejecutarlo en su propia infraestructura y ajustarlo (fine-tuning) para su caso de uso. Con la licencia Apache 2.0, además, se puede usar comercialmente con mucha libertad. Es lo opuesto a los modelos cerrados, a los que solo accedés vía API sin ver ni modificar lo que hay adentro.

La apuesta estratégica: personalización sobre potencia

Thinking Machines hace una apuesta distinta a la del resto. Como reportó Axios, la compañía cree que a las empresas les importa menos tener el modelo general "más inteligente" y más tener uno que puedan hacer propio: personalizarlo, controlarlo y optimizarlo para su negocio con menor costo. De hecho, la propia empresa admitió que Inkling no es el mejor modelo del mercado en términos absolutos: su ventaja está en la adaptabilidad.

Cómo se compara con Llama y Mistral

Inkling entra a un terreno que ya venían ocupando modelos abiertos como Llama (Meta) y Mistral. La diferencia clave que propone es la combinación de escala (mixture-of-experts de gran tamaño), multimodalidad nativa y una licencia muy permisiva, con el respaldo de un equipo de primer nivel. La competencia en el espacio open-weight es una buena noticia para developers: más opciones, mejor rendimiento y menos dependencia de un solo proveedor.

• Escala eficiente: muchos parámetros totales, pocos activos por tarea.

• Multimodalidad nativa: texto, imagen, audio y video en un mismo modelo.

• Licencia permisiva: Apache 2.0, apta para uso comercial.

Qué cambia para los developers

Para quienes construyen productos con IA, un modelo abierto de esta calidad significa poder correr IA de frontera sin atarse a una API cerrada, con más control sobre costos, privacidad y personalización. Es una invitación a aprender a trabajar con modelos abiertos, hacer fine-tuning y desplegarlos. Si querés dar el primer paso, mirá nuestra guía sobre cómo aprender inteligencia artificial desde cero, y para el ángulo de desarrollo asistido, qué es el vibe coding y cómo programar con IA.

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Trabajar con modelos abiertos es una habilidad cada vez más buscada. Estas formaciones te preparan según tu nivel:

• Para entender el panorama: el Curso de Introducción a la Inteligencia Artificial te da las bases.

• Para construir con IA: el Curso de AI Engineering profundiza en cómo desplegar y adaptar modelos.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es Inkling, el modelo de Mira Murati?

Es el primer modelo de IA de Thinking Machines Lab, la startup fundada por la ex-CTO de OpenAI Mira Murati. Es open-weight, multimodal, de arquitectura mixture-of-experts, y se lanzó bajo licencia Apache 2.0 el 15 de julio de 2026.

¿Qué significa que un modelo sea open-weight?

Que sus parámetros entrenados (pesos) están disponibles para descargar, ejecutar en tu propia infraestructura y ajustar a tu caso de uso. Es lo contrario de un modelo cerrado, al que solo accedés por API sin poder modificarlo.

¿Inkling es mejor que los modelos de OpenAI o Google?

La propia empresa reconoció que no es el mejor modelo del mercado en términos absolutos. Su propuesta de valor no es ser el más potente, sino el más adaptable: uno que las empresas pueden personalizar y controlar con menor costo.

¿Cómo se compara Inkling con Llama y Mistral?

Compite en el mismo espacio de modelos abiertos, diferenciándose por su gran escala con arquitectura mixture-of-experts, su multimodalidad nativa y una licencia muy permisiva, con el respaldo del equipo de Thinking Machines Lab.