Le 15 juillet, une entreprise américaine d’IA nommée Thinking Machines a publié son tout premier grand modèle, baptisé Inkling. 975 milliards de paramètres, capable de comprendre les images et d’écouter le son, avec tous les poids du code rendus publics. Mais dans son annonce officielle, ils ont écrit une phrase qui a laissé beaucoup de monde sans voix : “Inkling n’est pas le modèle le plus performant actuellement, qu’il soit open source ou fermé.”
Une entreprise classique, quand elle lance un nouveau produit, afficherait volontiers “numéro un mondial” sur son front. Celle-ci a fait l’inverse.
Mais le retournement est arrivé : quelques heures après la publication de l’annonce, elle a été propulsée en tête de la communauté technique Hacker News — 559 votes, 135 commentaires. Le commentaire le plus apprécié disait : “N’oubliez pas — elle est américaine. C’est le premier modèle open source non chinois véritablement compétitif depuis Llama 3.”
Ce contraste mérite qu’on s’y attarde.
Figure : l’image de couverture publiée par Thinking Machines pour Inkling. Source : thinkingmachines.ai
La narration “l’open source dominé par la Chine”, deux ans durant
Pour comprendre pourquoi une annonce “pas la plus performante” a pu enflammer la sphère technique, il faut d’abord regarder ce qui s’est passé au cours des deux dernières années.
Entre 2023 et 2025, le paysage mondial des grands modèles open source a présenté un tableau quelque peu embarrassant pour la Silicon Valley : les meilleurs modèles open source provenaient presque tous d’entreprises chinoises.
Après la sortie de Llama 3 de Meta en avril 2024, les États-Unis n’ont plus vu émerger un seul produit capable, en termes de performance et d’influence, de rivaliser avec les modèles open source chinois. Pendant ce temps, les acteurs chinois — Moonshot (Kimi K2.5 / K2.7), Zhipu (GLM 5.2), DeepSeek (V4 Pro), Alibaba (la série Qwen) — ont publié les uns après les autres des modèles open source, remettant les classements à plusieurs reprises.
Au second semestre 2025, “l’avenir de l’IA open source est en Chine” était devenu un sujet largement débattu dans le secteur. Les États-Unis n’étaient bien sûr pas inactifs — Google a lancé Gemma, NVIDIA a lancé Nemotron — mais la réaction de la communauté restait “pas mal, mais pas au niveau de Kimi”.
Ainsi, en juillet 2026, lorsque Thinking Machines est arrivée avec Inkling, le fait que le commentaire “It is American” sur Hacker News ait reçu autant d’approbation en dit long sur un fait psychologique : la communauté technique américaine attendait en réalité ce jour-là.
Qui est Thinking Machines ?
La fondatrice de cette entreprise s’appelle Mira Murati. Si vous suivez le secteur de l’IA, vous avez probablement entendu ce nom — elle a été la directrice technique (CTO) d’OpenAI et a profondément participé au développement de la série de modèles GPT. Elle a quitté OpenAI en 2024 pour fonder Thinking Machines.
La position de l’entreprise a, dès le départ, différé de celle des “géants du code fermé” comme OpenAI ou Anthropic. Ils ne cherchent pas à bâtir un dieu omnipotent, mais parient sur une intuition : ce dont les entreprises ont vraiment besoin, c’est d’un modèle de base qu’elles puissent modifier de leurs propres mains.
Inkling est le premier produit né de ce pari.
La stratégie derrière “pas le plus performant”
Inkling adopte une architecture Mixture-of-Experts (experts mixtes) — 975 milliards de paramètres au total, mais seulement 41 milliards sont activés à chaque inférence. Pour faire une comparaison, c’est comme une grande entreprise de 9 750 employés, mais pour n’importe quelle tâche précise, seules 410 personnes sont conviées à la réunion. L’objectif de cette conception est de maîtriser les coûts et la vitesse tout en préservant les capacités.
Il peut traiter en une seule fois un volume de texte équivalent à un million de mots anglais (fenêtre de contexte de 1M tokens), et ses données d’entraînement comprennent 45 000 milliards de textes, images, audios et vidéos.
Côté performance, selon les données du cabinet d’évaluation indépendant Artificial Analysis, Inkling a obtenu un score de 41 à l‘“indice d’intelligence”, dépassant le précédent meilleur score d’un modèle open source américain, Nemotron 3 Ultra (38), devenant ainsi le modèle open source américain le mieux noté à ce jour. Les propres benchmarks de Thinking Machines montrent qu’il surpasse le modèle chinois Kimi K2.7 sur plusieurs dimensions. Il convient toutefois de noter que la comparaison de benchmarks comporte de nombreuses variables — la méthode de test, les critères d’évaluation, la version du modèle influent tous sur les résultats. Certains utilisateurs de la communauté ont indiqué qu’en expérience réelle, Kimi K2.7 reste très agréable à utiliser au quotidien.
Figure : comparaison des performances d’Inkling avec d’autres modèles, publiée par Thinking Machines sur HuggingFace. Source : huggingface.co
Mais les chiffres de performance ne sont pas la partie la plus intéressante de la sortie d’Inkling. Ce qui est vraiment fascinant, c’est que Thinking Machines a choisi d’admettre qu‘“elle n’est pas la plus performante”, et de l’inscrire dans son annonce.
Pourquoi une entreprise se fait-elle volontairement petite ? Ma lecture est la suivante : ils “délimitent le champ de bataille”.
Si vous dites être le plus performant, le critère de comparaison devient ces quelques lignes de chiffres dans les classements de benchmarks — le terrain de confort d’OpenAI, d’Anthropic et de Google, qui brûlent chaque année des milliards de dollars pour dominer précisément ces lignes. Mais si vous dites “je ne suis pas le plus performant, mais je vous laisse me modifier, personnaliser et peaufiner à votre guise”, le critère de comparaison change. Ce n’est plus “qui est le plus intelligent”, mais “qui est le plus docile”.
En d’autres termes, le véritable rival d’Inkling, ce sont les modèles open source déployables et ajustables soi-même comme Kimi, Qwen et DeepSeek. Et dans cette course, il a choisi d’entrer avec une posture plus humble.
Le grand retour des modèles open source américains ?
La réaction de la communauté s’est concentrée sur un point : sa signification géopolitique.
Le commentaire de l’utilisateur HN paxys va droit au but : “C’est le premier modèle open source non chinois compétitif depuis Llama 3.” Un autre utilisateur, segmondy, a ajouté : “Si les données de benchmark sont fiables, Inkling mérite en effet de figurer sur la liste des candidats pour un usage quotidien.”
Des voix se sont aussi fait entendre pour tempérer l’enthousiasme. Certains ont souligné que Trinity Large d’Arcee est également un modèle open source développé par une équipe américaine, mais son marketing si médiocre a fait qu’une grande partie du public l’ignore totalement. D’autres ont mentionné Gemma 4 de Google, estimant qu’il devrait lui aussi entrer dans la discussion.
Mais du point de vue de l’ébullition de la communauté, la sortie d’Inkling a bel et bien réalisé ce que ses concurrents n’avaient pas réussi : elle a fait des “modèles open source américains” un sujet de conversation à nouveau.
Ce qui se reflète là-dessous, c’est en réalité un changement de narration plus vaste. Au cours des deux dernières années, les progrès fulgurants de la Chine dans l’IA open source — en particulier les sorties successives des séries DeepSeek et Kimi — ont fait de “open source = domaine de prédilection de la Chine” presque un consensus. Et aujourd’hui, une entreprise fondée par une figure centrale de l’ancien OpenAI ramène le sujet du côté américain, avec la posture humble d’admettre volontairement “ne pas être la plus performante”.
Bien sûr, la sortie d’un seul modèle ne change rien. Qu’Inkling soit véritablement adopté à grande échelle par les développeurs, ou qu’il soit de nouveau dépassé par les modèles chinois lors des prochaines itérations, reste incertain. Mais en ce 15 juillet 2026, au moins une chose est certaine : un modèle open source conçu par une entreprise américaine est redevenu numéro un sur Hacker News.
Et le prochain commentaire le plus apprécié est peut-être déjà en route.
Liens de référence :
- Thinking Machines : Introducing Inkling
- Discussion HN (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