Am 15. Juli stellte ein amerikanisches KI-Unternehmen namens Thinking Machines sein erstes Großmodell vor – es trägt den Namen Inkling. 975 Milliarden Parameter, es kann Bilder verstehen und Audio hören, und die Modellgewichte sind vollständig veröffentlicht. Doch in der offiziellen Ankündigung schrieben sie einen Satz, der viele Menschen stutzen ließ: „Inkling ist nicht das derzeit stärkste Modell – weder im Open-Source- noch im proprietären Bereich.“
Die meisten Unternehmen, die ein neues Produkt vorstellen, kleben sich am liebsten das Etikett „weltweit führend“ an die Stirn. Dieses Unternehmen machte es genau umgekehrt.
Doch dann kam die Wende: Einige Stunden nach Veröffentlichung der Ankündigung stand diese an der Spitze der Tech-Community Hacker News – 559 Upvotes, 135 Kommentare. Der am höchsten bewertete Kommentar lautete: „Vergiss nicht – es ist amerikanisch. Das ist das erste wirklich wettbewerbsfähige nicht-chinesische Open-Source-Modell seit Llama 3.“
Dieser Kontrast ist es wert, besprochen zu werden.
Abb.: Die von Thinking Machines für Inkling veröffentlichte Cover-Grafik. Quelle: thinkingmachines.ai
Die seit zwei Jahren vorherrschende Erzählung „China dominiert die Open-Source-Modelle“
Um zu verstehen, warum eine Ankündigung mit dem Tenor „nicht das stärkste“ die Tech-Welt in Aufruhr versetzen konnte, muss man zunächst einen Blick darauf werfen, was in den vergangenen zwei Jahren passiert ist.
Im Zeitraum von 2023 bis 2025 ergab sich eine für das Silicon Valley etwas peinliche Lage: Die besten Open-Source-Großmodelle kamen nahezu ausnahmslos von chinesischen Unternehmen.
Nach der Veröffentlichung von Metas Llama 3 im April 2024 brachte die US-Seite kein Produkt mehr hervor, das in Leistung und Ausstrahlung wirklich mit den chinesischen Open-Source-Modellen hätte mithalten können. Währenddessen veröffentlichten chinesische Anbieter wie Moonshot (Kimi K2.5 / K2.7), Zhipu (GLM 5.2), DeepSeek (V4 Pro) und Alibaba (Qwen-Reihe) ein Modell nach dem anderen und fegten die Ranglisten gleich mehrfach leer.
Bis zur zweiten Jahreshälfte 2025 war „Die Zukunft der Open-Source-KI liegt in China“ zu einem weithin diskutierten Thema in der Branche geworden. Auch auf US-Seite gab es natürlich Bewegung – Google veröffentlichte Gemma, NVIDIA brachte Nemotron heraus –, doch die Reaktion der Community blieb stets: „Ganz okay, aber nicht auf Kimi-Niveau.“
Als Thinking Machines im Juli 2026 also mit Inkling auftrat, zeigt allein die Tatsache, dass der Hacker-News-Kommentar „It is American“ so viele Zustimmungen erhielt, eine psychologische Wahrheit an: Die amerikanische Tech-Community hatte auf genau diesen Tag gewartet.
Wer ist Thinking Machines?
Die Gründerin des Unternehmens heißt Mira Murati. Wenn Sie die KI-Branche verfolgen, ist Ihnen dieser Name vielleicht ein Begriff – sie war ehemalige CTO von OpenAI und war tief in die Entwicklung der GPT-Modellreihe eingebunden. 2024 verließ sie OpenAI und gründete Thinking Machines.
Die Ausrichtung des Unternehmens unterscheidet sich von Anfang an von den „proprietären Giganten“ wie OpenAI oder Anthropic. Sie streben nicht danach, einen allmächtigen Gott zu erschaffen, sondern setzen auf eine Überzeugung: Was Unternehmen wirklich brauchen, ist ein Basismodell, das sie selbst umgestalten können.
Inkling ist das erste Produkt unter dieser Prämisse.
Die Strategie hinter „nicht das stärkste“
Inkling verwendet eine Mixture-of-Experts-Architektur (Mixtur aus Experten) – insgesamt 975 Milliarden Parameter, von denen bei jeder Inferenz jedoch nur 41 Milliarden aktiviert werden. Ein Vergleich: Es ist wie ein Großunternehmen mit 9750 Mitarbeitenden, bei dem für jede konkrete Aufgabe nur 410 Personen zu einem Meeting gerufen werden. Zweck dieses Designs ist es, Fähigkeiten zu erhalten und gleichzeitig Kosten und Geschwindigkeit zu kontrollieren.
Es kann auf einmal eine Textmenge verarbeiten, die etwa 1 Million englischen Wörtern entspricht (1-Millionen-Token-Kontextfenster), und die Trainingsdaten umfassen 45 Billionen Texte, Bilder, Audiodateien und Videos.
In Bezug auf die Leistung erreichte Inkling laut Daten der unabhängigen Evaluierungsorganisation Artificial Analysis beim „Intelligenzindex“ 41 Punkte und übertraf damit den bisherigen US-Spitzenwert des Open-Source-Modells Nemotron 3 Ultra (38 Punkte), womit es zum bislang höchstplatzierten amerikanischen Open-Source-Modell wurde. Thinking Machines’ eigene Benchmarks zeigen, dass es das chinesische Modell Kimi K2.7 in mehreren Dimensionen übertrifft. Allerdings ist darauf hinzuweisen, dass der Benchmark-Vergleich viele Unwägbarkeiten birgt – Testmethodik, Bewertungskriterien und Modellversionen beeinflussen das Ergebnis. In der Community äußerten Nutzer, dass Kimi K2.7 im täglichen Gebrauch nach wie vor sehr gefällig sei.
Abb.: Der von Thinking Machines auf HuggingFace veröffentlichte Leistungsvergleich von Inkling mit anderen Open-Source- und proprietären Modellen. Quelle: huggingface.co
Doch die Leistungsdaten sind nicht der interessanteste Teil von Inklings Veröffentlichung. Wirklich interessant ist, dass Thinking Machines bewusst zugab, „nicht das stärkste“ zu sein, und das auch in die Ankündigung schrieb.
Warum sollte ein Unternehmen freiwillig Schwäche zeigen? Meine Einschätzung: Sie „grenzen das Schlachtfeld ab“.
Wenn man behauptet, das Stärkste zu sein, wird das Vergleichsmaß zu jenen wenigen Zeilen in der Benchmark-Rangliste – das ist die Komfortzone von OpenAI, Anthropic und Google, die jedes Jahr Milliarden von Dollar verbrennen, allein um in diesen Zeilen führend zu sein. Wenn man aber sagt „Ich bin nicht das Stärkste, aber du kannst mich nach Belieben verändern, anpassen und zu deinem eigenen Modell verfeinern“, ändert sich das Maß. Es geht dann nicht mehr um „wer ist schlauer“, sondern um „wer ist folgsamer“.
Mit anderen Worten: Inklings wahrer Gegner sind die Open-Source-Modelle wie Kimi, Qwen und DeepSeek, die sich selbst deployen und feinjustieren lassen. Und in diesem Wettbewerb tritt es mit einer bescheidenen Haltung an.
Das Comeback der amerikanischen Open-Source-Modelle?
Die Reaktion der Community konzentrierte sich auf einen Punkt: die geopolitische Bedeutung.
Der HN-Nutzer paxys brachte es auf den Punkt: „Das ist das erste wettbewerbsfähige nicht-chinesische Open-Source-Modell seit Llama 3.“ Ein weiterer Nutzer, segmondy, ergänzte: „Falls die Benchmark-Daten verlässlich sind, gehört Inkling tatsächlich auf die Kandidatenliste für den täglichen Einsatz.“
Es gab auch kritische Stimmen. Jemand wies darauf hin, dass Arcees Trinity Large ebenfalls ein Open-Source-Modell eines US-Teams sei, aber aufgrund schwacher Vermarktung von den meisten gar nicht wahrgenommen wurde. Andere erwähnten Googles Gemma 4 und meinten, es sollte ebenfalls in die Diskussion einbezogen werden.
Doch aus Sicht der Community-Resonanz hat Inkling mit dieser Veröffentlichung etwas erreicht, was der Wettbewerb nicht schaffte: Es machte „amerikanische Open-Source-Modelle“ wieder zu einem Thema.
Dahinter spiegelt sich eine größere erzählerische Verschiebung wider. In den vergangenen zwei Jahren hatten Chinas rasante Fortschritte im Bereich Open-Source-KI – insbesondere die aufeinanderfolgenden Veröffentlichungen der DeepSeek- und Kimi-Reihe – dazu geführt, dass „Open Source = Chinas Stärkebereich“ fast schon zu einem Konsens geworden war. Nun hat ein von einer ehemals führenden OpenAI-Person gegründetes Unternehmen mit einer bescheidenen Haltung, die offen „nicht das stärkste“ eingesteht, das Thema zurück in die USA geholt.
Natürlich ändert die Veröffentlichung eines Modells nichts Grundlegendes. Ob Inkling tatsächlich breit von Entwicklern adoptiert wird und ob es in späteren Iterationen von chinesischen Modellen abermals überholt wird, ist ungewiss. Aber am 15. Juli 2026 war zumindest eine Sache gewiss: Ein von einem US-Unternehmen gebautes Open-Source-Modell stand wieder an der Spitze von Hacker News.
Und der nächste hochgevotete Kommentar steht vielleicht schon in den Startlöchern.
Referenzen:
- Thinking Machines: Introducing Inkling
- HN-Diskussion (item?id=48924912)
- Artificial Analysis: Inkling debuts at 41
- TechCrunch: Thinking Machines amps up its bet against one-size-fits-all AI
- Axios: Mira Murati’s Thinking Machines debuts first AI model