Mira Murati, Eylül 2024'te OpenAI'den ayrılarak kendi yolunu çizmeye karar vermişti. Neredeyse iki yıl sonra, bu arayış somut bir ürünle sonuçlandı. Murati'nin kurduğu Thinking Machines Lab, Inkling adını verdikleri çok modlu bir yapay zeka modelini piyasaya sürdü. Model tamamen sıfırdan eğitildi ve tüm ağırlıkları ücretsiz olarak indirilebiliyor.
OpenAI'nin yönetim kurulu Kasım 2023'te Sam Altman'ı görevden aldığında, dönemin CTO'su olan Murati geçici CEO olarak atanmıştı. Altman beş gün sonra görevine iade edilince Murati CTO pozisyonuna geri döndü ve yaklaşık 10 ay sonra şirketten tamamen ayrıldı. Murati, Şubat 2025'te Thinking Machines Lab'ı kurdu.
Şirket daha sonra sessizliğe büründü ve hızla büyüdü. Temmuz 2025'te Andreessen Horowitz öncülüğünde, Nvidia, Accel, ServiceNow, Cisco, AMD ve Jane Street'in katılımıyla 12 milyar dolar değerleme üzerinden 2 milyar dolar yatırım aldı. Bu, o dönemde Silikon Vadisi tarihindeki en büyük tohum yatırım turlarından biriydi.
Kasım 2025'te şirketin 50 milyar dolar değerleme üzerinden yeni bir yatırım turu aradığına dair haberler çıktı. Ancak bu görüşmeler Ocak 2026 itibarıyla sonuçsuz kaldı.
Inkling Nedir?
Inkling, bir uzmanlar karışımı (mixture-of-experts) modeli. Bu mimaride, her girdi için ağın yalnızca bir kısmı aktif hale geliyor, bu da derinlikten ödün vermeden çıkarımı hızlı tutuyor. Oldukça büyük bir model: Toplam 975 milyar parametreye sahip ve her görevde 41 milyar parametre aktif. Bu nedenle kendi bilgisayarınızda çalıştırmanız mümkün değil.
Çok modlu yapısı sayesinde metin, görüntü ve ses girişlerini kabul eden model, 1 milyon tokenlik (yaklaşık 750.000 kelime) bir bağlam penceresini destekliyor. Model, metin, görüntü, ses ve video olmak üzere 45 trilyon token üzerinde ön eğitimden geçirildi.
Murati, X hesabından yaptığı açıklamada, "İlk modelimiz Inkling. Sıfırdan eğitildi, ağırlıkları açık ve bugün Tinker üzerinde ince ayar yapılabiliyor" dedi. Modelin sıfırdan eğitilmiş olması, özellikle açık kaynak topluluğu için büyük önem taşıyor. Zira Batılı geliştiriciler, Çin'e karşı temkinli olsalar da Batı'daki büyük yapay zeka şirketlerinin çoğunlukla kapalı kaynak modeller sunması nedeniyle Asya modellerini kullanmak zorunda kalıyorlardı.
İnce ayar (fine-tuning), mevcut bir modelin belirli bir görevdeki performansını artırmak için özel bir veri seti üzerinde yeniden eğitilmesi süreci. Tinker, Thinking Machines'in bu kullanım senaryosu etrafında inşa edilmiş bulut platformu. Modelin tüm ağırlıkları, herhangi bir kısıtlama olmaksızın Apache 2.0 lisansı altında Hugging Face'te de yayınlandı.
Inkling'in en belirgin başarısı, aracı (agentic) görevlerde geliyor. MCP Atlas testinde (yapay zeka ajanlarının Model Context Protocol kullanarak gerçek dünya görevlerini ne kadar güvenilir bir şekilde tamamladığını ölçen bir kıyaslama) Inkling yüzde 74,1 puan aldı. Bu, Batılı açık kaynak rakiplerinden Nvidia'nın Nemotron 3 Ultra modelinin yaklaşık 30 puan üzerinde.
SWE-Bench Verified testinde (yapay zeka ajanlarının gerçek GitHub yazılım hatalarını otonom olarak düzeltebilme becerisini ölçen bir test) Inkling yüzde 77,6 puan alırken, Nemotron yüzde 70,7'de kaldı.
Thinking Machines, bu modeli "çok yönlü" ve genel amaçlı olarak tanıtıyor. Yani model, belirli bir görev setinde uzmanlaşmak yerine genel performanstan ödün vermiyor. Örneğin, kod yazmada harika ama yaratıcı yazarlıkta kötü olan modellerin aksine, dengeli bir profil sunuyor.
Çin modelleri ise birçok alanda hâlâ üstünlüğünü koruyor. Z.ai'nin GLM 5.2 modeli, Terminal Bench 2.1'de (otonom yapay zeka kodlama ajanlarını gerçek bir terminal ortamında ölçen kıyaslama) yüzde 82,7 puan alırken Inkling yüzde 63,8'de kaldı. Kimi K2.6 ise doktora düzeyinde bilimsel akıl yürütmeyi test eden Humanity's Last Exam'de lider durumda.
Thinking Machines de bunu kabul ediyor. Inkling, bugün piyasada bulunan en güçlü model değil, ister açık ister kapalı kaynak olsun.
Ancak Inkling, Batılı bir laboratuvar tarafından inşa edilmiş en yetenekli açık ağırlıklı model olma özelliğini taşıyor. Yasal, güvenlik veya uyumluluk nedenleriyle iş yüklerini Pekin'de inşa edilmiş modellere yönlendirmek istemeyen geliştiriciler, artık Çin modellerini kendi sunucularında barındırmaya gerçek bir alternatif bulmuş durumda.
Artık bu geliştiriciler, en iyi Çin modellerinden neredeyse her konuda daha kötü olsa da idealleri, beklentileri ve değerleriyle daha uyumlu bir modele sahip. Sonraki ince ayarlar, bu modeli belirli görevlerde mükemmelleştirerek Asya modelleriyle rekabet edebilir hale getirebilir.
