Thinking Machines Inkling: prvý model od Murati

Thinking Machines Inkling je prvý verejný model startupu Miry Murati, uvedený 15. júla 2026. Ide o open-weight^?Model s verejne dostupnými váhami, ktoré si možno stiahnuť, spustiť na vlastnej infraštruktúre a upraviť, na rozdiel od uzavretých modelov prístupných len cez API. model, čo znamená, že firmy si stiahnu plné váhy, spustia model na vlastnej infraštruktúre a ďalej ho upravia. Distribuuje sa pod licenciou Apache 2.0^?Otvorená licencia, ktorá povoľuje komerčné použitie, úpravy a distribúciu softvéru či modelu bez licenčných poplatkov., ktorá povoľuje komerčné použitie bez licenčných poplatkov. Pre firmy, ktoré zvažujú alternatívu k uzavretým modelom od OpenAI, Anthropicu či Googlu, je to prvý reálny dôkaz schopností tímu, ktorý viac než rok pracoval mimo verejnosti.

Čo je Thinking Machines Inkling a kto za ním stojí?

Inkling vydala Thinking Machines Lab so sídlom v San Franciscu, ktorú založila bývalá technická riaditeľka a krátko aj šéfka OpenAI Mira Murati. Podľa TechCrunchu je model open-weight, teda „outside developers and companies can download it and modify it directly“.

Je to prvý foundation model firmy po viac než roku budovania infraštruktúry, ktoré prebiehalo prevažne mimo očí verejnosti. Ako píše Axios, Thinking Machines stavia Inkling ako alternatívu k univerzálnym uzavretým modelom, s dôrazom na prispôsobenie a kontrolu nad tým, ako sa model správa.

Aké má Inkling parametre a technické vlastnosti?

Inkling je Mixture-of-Experts transformer s 975 miliardami celkových parametrov, z ktorých je pri každom tokene aktívnych 41 miliárd. Podporuje text, obrázky a audio na vstupe, výstupom je text. Kontextové okno siaha po 1 milión tokenov. Patrí medzi najväčšie modely s verejne dostupnými váhami.

Riedka MoE architektúra aktivuje pri výpočte len časť expertov. Vďaka tomu sa model snaží ponúknuť výkon veľkého modelu pri nižších nárokoch na výpočtový výkon. Podľa Marktechpostu bol Inkling pretrénovaný na približne 45 biliónoch tokenov, ktoré zahŕňali text, obrázky, audio a video.

• Celkové parametre: 975 miliárd
• Aktívne parametre na token^?Základná jednotka textu, ktorú model spracúva; približne časť slova. Kontextové okno sa meria v tokenoch.: 41 miliárd
• Kontextové okno: až 1 milión tokenov
• Vstupy: text, obrázky, audio
• Licencia: Apache 2.0

Firma predstavila aj odľahčenú verziu Inkling-Small s 12 miliardami aktívnych parametrov. Tá je určená na nižšie náklady a latenciu.

Čo znamená otvorený model Inkling pre firmy?

Pre podnik je najdôležitejšia licencia Apache 2.0. Firma model legálne doladí, nasadí ho v produkte a nezaplatí tvorcovi ani cent, ako to zhrnul nezávislý test na BuildFastWithAI. To je zásadný rozdiel oproti uzavretým API, kde platíte za každý token a nemáte kontrolu nad zmenami modelu.

Thinking Machines pozicionuje Inkling skôr ako prispôsobiteľný základ než ako hotového asistenta na všetko. Portál Unite.ai to opisuje takto: firma stavia Inkling „as a customizable foundation for companies, researchers, and developers that want greater control over how their AI behaves“. Praktické nasadenia, ktoré uvádza model card, zahŕňajú:

• agentické systémy a prácu s nástrojmi (tool-use)
• kódovacích asistentov
• chatboty a RAG^?Retrieval-augmented generation: postup, pri ktorom model odpovedá s pomocou vyhľadaných firemných dokumentov, nie len z toho, čo sa naučil pri tréningu. systémy
• všeobecné konverzačné a inštrukčné úlohy

Rozhodnutie medzi vlastným nasadením otvoreného modelu a nákupom uzavretého API však nie je len technická otázka. Náklady na hosting, ladenie a prevádzku sa dajú ľahko podceniť. Ak práve stojíte pred takouto voľbou pre celý podnik, oplatí sa prejsť si celý životný cyklus nákladov systematicky; presne to rieši náš jednodňový workshop pre vedenie o rozhodnutí vyvinúť, kúpiť alebo integrovať AI, ktorý vedú inžinieri so skúsenosťou z oboch strán. Nie je to pre tímy, ktoré už majú jasnú stratégiu; má zmysel, keď o smerovaní ešte len rozhodujete.

Ako sa Inkling nasadzuje a kde beží?

Inkling je dostupný cez internú platformu Tinker na fine-tuning^?Doladenie existujúceho modelu na vlastných dátach, aby lepšie zvládal konkrétne úlohy firmy. a tréning a zároveň cez tretie strany inferenčných poskytovateľov v cloude. Váhy si stiahnete napríklad cez Hugging Face. Pre prax je zaujímavá kontrolovateľná úroveň „thinking effort“, teda možnosť nastaviť kompromis medzi kvalitou uvažovania na jednej strane a latenciou a cenou výpočtu na druhej.

Kontrola nad nákladmi je v produkcii dôležitejšia, než sa zdá. Kto už raz nasadzoval AI agenta do ostrej prevádzky, vie, že rozdiel medzi pilotom a produkciou býva priepastný; písali sme o tom v článku o tom, prečo AI agenti padnú až za pilotom. Možnosť škálovať úsilie modelu podľa úlohy tu môže reálne pomôcť.

Ako Inkling zapadá medzi konkurenciu?

Podľa Reuters môže Inkling slúžiť ako jedna z mála alternatív k populárnym open-source modelom z čínskych AI labov. Pre globálne firmy, ktoré hľadajú otvorené riešenie, tým rozširuje výber. Otázka pôvodu a dôvery pritom nie je okrajová; rozobrali sme ju v texte o tom, čo znamenajú čínske open-source modely pre firmy v EÚ.

Zatiaľ chýbajú široké nezávislé porovnania Inklingu s inými frontier modelmi na štandardných benchmarkoch, ktoré by sa dali brať ako definitívne. Prvé testy pochádzajú z dní tesne po vydaní. Model si teda treba overiť na vlastných dátach a úlohách, nie podľa oznámenia. To platí dvojnásobne, ak vyberáte základ, na ktorom postavíte vlastný produkt.

Čo z toho pre slovenského používateľa?

Pre slovenskú firmu je Inkling zaujímavý najmä vtedy, keď potrebuje, aby model bežal na vlastnej infraštruktúre pre ochranu údajov alebo nezávislosť od jedného dodávateľa. Licencia Apache 2.0 to umožňuje bez poplatkov. Na druhej strane, spustiť a doladiť model s 975 miliardami parametrov nie je triviálne a vyžaduje reálny výpočtový výkon i ľudí, ktorí to zvládnu. Kto takú kapacitu nemá, pre toho ostávajú uzavreté API jednoduchšie, hoci na dlhší čas drahšie. Rozhodnutie závisí od toho, koľko kontroly naozaj potrebujete a koľko za ňu viete zaplatiť v ľuďoch a hardvéri.