Thinking Machines lança Inkling, modelo de IA de código aberto treinado com dados das Filipinas
Empresa filipina disponibiliza gratuitamente modelo de linguagem multilíngue focado no Sudeste Asiático, com desempenho competitivo em inglês e tagalo

A Thinking Machines, empresa de ciência de dados das Filipinas, lançou o Inkling — um modelo de linguagem de grande escala (LLM, o tipo de inteligência artificial que entende e gera texto, como o ChatGPT) treinado especificamente com dados do Sudeste Asiático. O modelo está disponível gratuitamente no Hugging Face (uma plataforma onde desenvolvedores compartilham e baixam modelos de IA já treinados), com pesos abertos (ou seja, qualquer pessoa pode baixar, usar e adaptar o modelo sem restrições).
O diferencial do Inkling é ter sido treinado com um conjunto de dados onde 40% do conteúdo está em inglês das Filipinas e tagalo, a principal língua local — uma proporção rara entre modelos de IA, que costumam focar quase exclusivamente em inglês dos Estados Unidos. Segundo informou a Thinking Machines, o modelo alcança desempenho competitivo tanto em inglês quanto em tagalo, mostrando que é possível criar LLMs eficientes para contextos regionais sem depender apenas de dados ocidentais.
A empresa treinou o Inkling com 1,3 trilhão de tokens (unidades de texto que o modelo processa durante o aprendizado) e disponibilizou duas versões: uma com 1 bilhão de parâmetros (os valores ajustáveis que definem o comportamento do modelo) e outra com 3 bilhões. Ambas podem rodar em hardware modesto — a versão menor funciona até em um Jetson Nano (um computador pequeno e barato feito para rodar modelos de IA sem depender da internet), o que facilita o uso em regiões com infraestrutura limitada.
O lançamento reforça uma tendência recente de empresas e organizações fora dos Estados Unidos e da Europa criarem modelos de IA adaptados a suas línguas e culturas. Para o Brasil, é um exemplo de como modelos regionais podem ser mais eficazes do que simplesmente adotar ferramentas genéricas — especialmente em aplicações que exigem compreensão de contextos locais, como atendimento ao cliente, educação ou saúde pública.


