Le modèle de Mira Murati atteint 31 sur l’Intelligence Index, mais ses poids restent fermés

Un modèle encore enfermé derrière une API affiche déjà un score comparable à celui de systèmes propriétaires, tandis que sa sortie sous licence ouverte reste conditionnée à une dernière étape : les tests de sécurité. Avec Inkling 2 Small, Thinking Machines Lab promet beaucoup — mais ne livre pas encore les poids.

Un modèle massif, mais parcimonieux à l’exécution

Présenté le 5 novembre 2026, Inkling 2 Small est un modèle multimodal conçu par Thinking Machines Lab, la société fondée par Mira Murati. Son nom pourrait suggérer une version relativement légère. Sa fiche technique raconte une tout autre histoire : le modèle compte 594 milliards de paramètres au total, dont 17 milliards activés par jeton.

Cette architecture de type mixture-of-experts (MoE) permet de répartir le traitement entre plusieurs sous-réseaux spécialisés. À chaque étape, seule une partie des paramètres est sollicitée. Le coût d’inférence peut ainsi rester plus contenu que celui d’un modèle dense de taille équivalente, même si l’entraînement et l’infrastructure nécessaires demeurent considérables.

Inkling 2 Small accepte par ailleurs jusqu’à un million de jetons de contexte, selon sa fiche technique. Une telle capacité vise des usages où la longueur des entrées devient déterminante : analyse de dépôts de code, traitement de corpus documentaires, exploitation de longues conversations ou comparaison de fichiers multimodaux. Elle ne garantit toutefois pas, à elle seule, une compréhension homogène sur toute cette fenêtre. La qualité réelle dépendra de la stabilité des réponses, de la gestion des informations éloignées et du coût des requêtes.

Le caractère multimodal du modèle constitue l’autre axe de la présentation. Inkling 2 Small n’est donc pas limité au texte, même si les détails publics sur les modalités prises en charge et leurs performances respectives restent encore à examiner avec prudence.

Un score de 31 qui le place dans la conversation

Sur l’Intelligence Index d’Artificial Analysis, Inkling 2 Small obtient un score de 31. Cet indicateur agrège plusieurs évaluations destinées à mesurer les capacités générales d’un modèle. Il ne s’agit pas d’un résultat obtenu sur un unique examen, ni d’une mesure absolue de « l’intelligence » d’un système.

Le chiffre n’en reste pas moins significatif. Il suggère que le modèle se situe déjà au niveau de systèmes propriétaires avancés sur le périmètre couvert par l’index. Cette performance est d’autant plus scrutée que Thinking Machines Lab ne présente pas seulement Inkling 2 Small comme une démonstration technique : l’entreprise prévoit d’en publier les poids sous licence Apache 2.0.

Cette licence autorise largement l’utilisation, la modification et la redistribution du logiciel et des composants couverts, y compris dans des produits commerciaux. Si les poids sont effectivement publiés dans ces conditions, des chercheurs et des entreprises pourront exécuter le modèle sur leur propre infrastructure, l’adapter à certains domaines et auditer plus précisément son comportement.

Le score de 31 doit néanmoins être lu comme un signal, pas comme une preuve définitive de supériorité. Les comparaisons entre modèles dépendent des versions évaluées, des réglages d’inférence, des jeux de tests et des éventuelles contaminations des données d’entraînement. La disponibilité des poids permettra justement de multiplier les évaluations indépendantes, condition nécessaire pour vérifier les résultats annoncés.

La promesse open source reste suspendue aux tests de sécurité

Pour l’instant, les poids d’Inkling 2 Small restent fermés. Le modèle est accessible sur la plateforme Tinker, le service de Thinking Machines Lab, mais cette disponibilité ne doit pas être confondue avec une publication ouverte. Les utilisateurs peuvent interagir avec le système dans le cadre prévu par la plateforme, sans disposer du modèle nécessaire pour l’exécuter librement ailleurs.

Thinking Machines Lab prévoit de publier les poids la semaine suivant l’annonce du 5 novembre, après des évaluations de sécurité menées par des organismes externes. Le calendrier annoncé place donc la publication attendue autour de la semaine du 9 novembre 2026, sous réserve que les tests ne fassent apparaître aucun obstacle jugé rédhibitoire.

Cette séquence est importante. Une ouverture des poids facilite l’audit, mais elle rend aussi la diffusion du modèle plus difficile à contrôler. Les tests doivent notamment examiner les risques d’abus, les capacités de génération de contenus dangereux, la robustesse des garde-fous et les comportements inattendus lorsque le modèle est utilisé hors de l’environnement Tinker. Le fait de confier une partie de ces vérifications à des évaluateurs externes vise à fournir un niveau de crédibilité supérieur à une simple auto-évaluation.

La licence Apache 2.0 ne signifie pas non plus que tout l’écosystème sera immédiatement transparent. Les données d’entraînement, les détails complets de la procédure de formation, les jeux de données de préférence et certains composants d’infrastructure peuvent rester propriétaires. L’accès aux poids constitue une ouverture majeure, mais elle ne transforme pas automatiquement le modèle en projet entièrement reproductible.

Le vrai test commencera après la publication

La stratégie de Thinking Machines Lab repose donc sur un équilibre délicat : montrer assez tôt une performance capable d’attirer l’attention, tout en retardant l’ouverture jusqu’à la fin des contrôles de sécurité. Cette approche réduit le risque de publier précipitamment un système puissant, mais elle entretient aussi une incertitude sur la date réelle et les conditions de la mise à disposition.

Une fois les poids publiés, plusieurs indicateurs permettront de mesurer la portée concrète de la promesse : reproduction du score d’Artificial Analysis, coût matériel pour l’inférence, qualité sur des tâches longues, performances multimodales et capacité de la communauté à modifier le modèle sans dégrader ses garde-fous.

Le prochain jalon est donc clair : la publication effective sous Apache 2.0, accompagnée des résultats des évaluations externes. Tant qu’Inkling 2 Small reste limité à Tinker, son score de 31 décrit une performance annoncée sur un système fermé. Après l’ouverture des poids, il pourra être confronté aux contraintes qui comptent pour les utilisateurs : installation, coût, auditabilité et résistance aux usages à risque.