La compañía de Mira Murati estrena un modelo multimodal con 594.000 millones de parámetros totales y 17.000 millones activos. El lanzamiento coincide con informaciones sobre una posible inversión de 5.000 millones de dólares.
Un nuevo modelo y una financiación todavía pendiente
Thinking Machines Lab presentó el 5 de noviembre de 2026 Inkling 2 Small, el primer modelo de su segunda generación. La empresa destaca mejoras en programación con agentes, razonamiento y trabajo con información visual.
En paralelo, Business Insider informa de una ronda cercana a los 5.000 millones de dólares. Según las informaciones publicadas, la operación tendría una valoración previa de 40.000 millones, que ascendería a unos 45.000 millones tras incorporar el nuevo capital.
Conviene separar ambos acontecimientos: el modelo ya se ha presentado; la financiación sigue siendo una operación reportada por la prensa, no un cierre confirmado.
Por qué se llama Small si tiene 594.000 millones de parámetros
Inkling 2 Small utiliza una arquitectura de mezcla de expertos, conocida como Mixture of Experts o MoE. Su ficha técnica distingue entre 594.000 millones de parámetros totales y 17.000 millones activos.
La idea puede compararse con una organización que dispone de muchos equipos especializados, pero no reúne a toda la plantilla para resolver cada encargo. En este modelo, cada token se dirige a ocho de los 384 expertos de la arquitectura.
La distinción ayuda a entender por qué el tamaño total no basta para estimar el trabajo computacional de cada respuesta. Tampoco permite concluir, por sí sola, que el modelo sea barato de ejecutar o adecuado para un ordenador doméstico.
Ver el resultado para corregir el trabajo
El modelo admite texto e imágenes y genera texto. Su ficha técnica recoge una ventana de contexto de hasta un millón de tokens.
Thinking Machines muestra ejemplos en los que utiliza información visual para construir y revisar páginas web, juegos y diseños tridimensionales. El interés está en combinar la generación de código con la observación del resultado dentro de un proceso iterativo.
Como ejemplo ilustrativo, un asistente de este tipo podría comparar una interfaz con una referencia visual y proponer ajustes. Que consiga una apariencia convincente no demuestra que la aplicación sea segura, accesible o esté preparada para publicarse.
Disponible en Tinker, con los pesos aún pendientes
Inkling 2 Small se estrena en Tinker y Tinker Playground, con opciones de uso y ajuste del modelo. En el lanzamiento, sus pesos permanecen cerrados.
La compañía prevé publicarlos bajo licencia Apache 2.0 la semana siguiente, después de completar las pruebas externas de seguridad. Es una intención anunciada, condicionada a ese proceso.
Qué dicen las evaluaciones
Artificial Analysis sitúa al modelo en 31 puntos en su Intelligence Index, una mejora de 18 puntos respecto a Inkling Small. También señala diferencias entre pruebas: sus fortalezas en programación no se traducen en una superioridad uniforme frente a otros modelos.
Para un equipo de desarrollo, la conclusión práctica es evaluar tareas concretas: cuánto trabajo completa, qué errores introduce, cuántas correcciones requiere y cuánto cuesta llegar a un resultado verificable.
Lo que una gran valoración no demuestra
Una ronda de financiación refleja las expectativas negociadas entre una empresa y sus inversores. No certifica la calidad del software que produce un modelo ni garantiza su éxito comercial.
La prueba para Inkling 2 Small será convertir sus capacidades en trabajo útil y reproducible. Escribir código forma parte del proceso; comprobar que resuelve el problema sigue siendo esencial.
Fuentes
- Thinking Machines: presentación de Inkling 2 Small
- Thinking Machines: ficha técnica del modelo
- Artificial Analysis: evaluación de Inkling 2 Small
- Business Insider: información sobre la posible ronda de financiación
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