Thinking Machines lanza Inkling-Small: el modelo abierto de Mira Murati que cabe en menos GPU
La startup de Mira Murati vuelve a mover ficha: Inkling-Small es el nuevo modelo de pesos abiertos que Thinking Machines Lab liberó a comienzos de agosto de 2026, una versión compacta de su modelo Inkling pensada para correr con muchas menos GPU. Inkling-Small apuesta por una idea contracorriente: no ser el modelo más grande, sino el más fácil de adaptar a los datos de cada empresa.
Qué es Inkling-Small
Inkling-Small es un modelo multimodal de arquitectura Mixture-of-Experts con 276.000 millones de parámetros totales y solo 12.000 millones activos —cerca de una cuarta parte del tamaño del Inkling original, que suma 975.000 millones de parámetros. Acepta texto, imagen y audio, se publicó con pesos abiertos en Hugging Face y está diseñado para afinarse sobre datos propios a través de Tinker, la plataforma comercial de la compañía.
La apuesta: especializar, no competir de frente
Thinking Machines es explícita en algo poco habitual: reconoce que Inkling «no es el modelo más fuerte disponible hoy». Su tesis es que una organización que ajuste Inkling-Small con su propia información superará a un chatbot de frontera genérico en su trabajo específico. Es la diferencia entre un todoterreno y una herramienta hecha a medida: para muchas tareas de negocio, lo segundo rinde más y cuesta menos.
Qué significa para América Latina
Para equipos técnicos de la región, Inkling-Small baja dos barreras a la vez. Al necesitar menos GPU, se puede correr y ajustar con presupuestos de infraestructura realistas para una pyme o una startup latinoamericana. Y al ser de pesos abiertos, permite mantener los datos sensibles —de clientes, de historia clínica, de operaciones— dentro de la propia empresa, sin enviarlos a una API extranjera. El reto sigue siendo el talento: afinar un modelo con Tinker requiere gente que sepa hacerlo, y ahí LatAm todavía forma menos ingenieros de IA de los que el mercado pide. Quien domine ese oficio tendrá una ventaja escasa.
El panorama
Con Inkling-Small, la conversación deja de ser «¿quién tiene el modelo más grande?» para volverse «¿quién sabe adaptarlo mejor?». Es una señal más de que 2026 premia la especialización sobre la potencia bruta.
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Fuentes: MarkTechPost, TechCrunch y Thinking Machines Lab.
