Le nouveau modèle de Thinking Machines s'impose comme leader dans le domaine de l'IA « open-weight » en Occident Un autre modèle concurrentiel développé hors de Chine pourrait bouleverser le paysage de la catégorie « open-weight ». Thinking Machines a lancé un nouveau modèle ouvert très performant, Inkling 2 Small. La plupart des modèles ouverts les plus performants proviennent de Chine. Ce lancement fait suite à celui du modèle ouvert Le Chonk du laboratoire français Mistral, qui excelle dans le domaine du codage. Thinking Machines Lab, une petite start-up spécialisée dans l’IA fondée par Mira Murati, ancienne directrice technique d’OpenAI, a lancé son dernier modèle, Inkling 2 Small — et selon Artificial Analysis, il devrait donner du fil à retordre aux modèles chinois. Techniquement, ce modèle est resté propriétaire jusqu’à présent, mais Thinking Machines a annoncé qu’il publierait ses poids la semaine prochaine. Les entreprises chinoises ont dominé le secteur des modèles ouverts ces dernières années. Les modèles de DeepSeek et Moonshot figurent régulièrement en tête des classements et rivalisent avec les capacités des modèles fermés, bien plus coûteux, d’OpenAI et d’Anthropic. Depuis que le modèle R1 de DeepSeek a affiché des performances similaires à celles du modèle o1 d’OpenAI en janvier 2025, les modèles ouverts chinois ont donné aux investisseurs et aux entreprises clientes disposant de budgets importants des raisons de repenser leurs contrats onéreux avec les laboratoires basés aux États-Unis. La création de modèles ouverts plus compétitifs par les laboratoires occidentaux vient bouleverser la donne. Le dernier modèle de Thinking Machines compte 594 milliards de paramètres et prend en charge les entrées d’images, mais ne produit que du texte. L’entreprise a souligné ses capacités en matière de conception de sites web et de jeux vidéo, et a précisé avoir évalué l’approche du modèle face aux problèmes de programmation ainsi que le code qu’il a généré lors des tests. « Le résultat est un modèle à la fois plus performant en matière de codage et plus facile à utiliser au sein de boucles d’agents réelles », a déclaré l’entreprise. Inkling 2 Small a obtenu un score de 31 à l’Artificial Analysis Intelligence Index, un test composite « destiné à suivre les progrès vers l’intelligence artificielle générale » qui combine des scores de référence couvrant le codage, les sciences et des catégories générales. Un score de 31 est supérieur à la moyenne pour les modèles de sa catégorie et le place à égalité avec Gemini 3.8 Flash. À titre de comparaison, Gemini 4 Carbon et Claude Opus 5.5 occupent les premières places de l’indice avec respectivement 60 et 59. Thinking Machines a annoncé qu’elle publierait les poids du modèle la semaine prochaine, une pratique qui devient courante. Compte tenu des préoccupations accrues en matière de sécurité concernant l’IA en général, les entreprises spécialisées dans l’IA consacrent quelques semaines à tester le modèle qui sera rendu public avec des équipes de cybersécurité et des experts en sécurité avant de publier les poids, plutôt que de les dévoiler d’emblée. Le laboratoire français d’IA Mistral a récemment publié son modèle « Le Chonk » en suivant ce même processus échelonné — il rivalise désormais avec le GPT-6.1 Terra d’OpenAI en matière de capacités de codage, ce qui est rare pour les modèles ouverts développés en Occident. « Le projet de [Thinking Machines] de publier ses poids ferait de ce modèle le modèle à poids ouverts le mieux classé développé hors de Chine, d’après les classements actuels », a déclaré Artificial Analysis. Mais il est rare qu’un modèle soit parfait en tout point. Une hausse de 41 % de ses capacités d’automatisation « Inkling 2 Small figure parmi les modèles de pointe en termes d’intelligence et son prix est raisonnable par rapport à d’autres modèles de prix similaire. Il est toutefois particulièrement lent par tâche et très prolixe », a indiqué Artificial Analysis. L’organisation a également qualifié le prix d’Inkling 2 Small de « quelque peu élevé », à 0,30 dollar par million de tokens d’entrée, alors que le coût médian pour cette catégorie est de 0,24 dollar. Néanmoins, les progrès réalisés par ce modèle par rapport à son prédécesseur ont retenu l’attention des évaluateurs d’Artificial Analysis : Inkling 2 Small a enregistré une hausse de 41 % de ses capacités d’automatisation et de 20 % de ses capacités de codage. Cependant, la plupart des modèles excellent dans certains domaines ou sur des benchmarks spécifiques, ce qui rend difficile de désigner l’un ou l’autre comme le meilleur modèle de codage dans l’absolu. Inkling 2 Small a également enregistré des progrès en matière de précision, selon Artificial Analysis. « Sur AA-Omniscience v1.1, le taux d’hallucinations passe de 61 % pour Inkling Small à 27 %, tandis que la précision passe de 32 % à 34 % et que le taux de tentatives passe de 77 % à 53 % », indique son analyse. Vous en avez assez des réseaux sociaux ? La plateforme du MIT vous permet de créer vos propres réseaux décentralisés Galaxy Book6 Series : 10 raisons de choisir la performance Le guide de la migration écoresponsable vers Windows 11 IA locale : la nouvelle ère de l’Intelligence artificielle ? ZDNET Morning 09/11/2026 : Jensen Huang pris dans une affaire d'espionnage, IA et projets d'intégration SI, Vidéo par IA et propriété intellectuelle en entreprise,... Le ZDNET Morning le brief de l'actu tech pour les pros tous les matins à 9h00. Transformation numérique, IA, matériel, logiciels,... ne passez pas à côté de ce qui fait la Une du secteur. 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