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Logo de Thinking Machines Lab

Thinking Machines Lab

Desarrolla modelos de AI y herramientas de investigación enfatizando la colaboración humano-AI y la personalización.

Herramientas de desarrolloDatosCódigo abierto
thinkingmachines.ai ↗LinkedInXYouTubeWikipediaWikidataLanzado en Product Hunt · 2025-10-02
Thinking Machines Lab Inc. is an American artificial intelligence (AI) startup founded by Mira Murati, the former chief technology officer of OpenAI.Primera frase del artículo de la Wikipedia en inglés
De un vistazorastreado el 2026-09-20

≈ 59.5kvisitas/mes

Consolidada · estimación, leída el 2026-09-20

  • Thinking Machines Lab59.5k
  • #1 JetBrains492k
  • mediana de Herramientas de desarrollo18
Para
Investigadores de AI y constructores que buscan modelos personalizables de peso abierto y sistemas de AI colaborativos
Precio
Precio no leído
Actividad
Mantenida activamentenada con fecha en el sitio
Empresa
desde 2025según Wikidata
Qué hace la gente con ella
  • Construir sistemas de AI multimodales que colaboren con humanos en tareas especializadas
  • Acceder a modelos de AI de frontera para aplicaciones científicas y de programación
  • Desplegar y personalizar sistemas de AI para necesidades específicas del dominio
Más usadas en Herramientas de desarrollopor uso, entre las que se mantienen — esta fila aún no comparte etiquetas

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La empresacada dato con su fuente · leído el 2026-09-20
  • Fundada2025según Wikidata
Preguntas que responde esta página
  • ¿Qué es Thinking Machines Lab?

    Desarrolla modelos de AI y herramientas de investigación enfatizando la colaboración humano-AI y la personalización.

  • ¿Para quién es Thinking Machines Lab?

    Investigadores de AI y constructores que buscan modelos personalizables de peso abierto y sistemas de AI colaborativos

  • ¿La gente usa Thinking Machines Lab?

    Consolidada: ≈ 59.5k visitas al mes · estimación, 2026-09.

  • ¿Thinking Machines Lab sigue mantenida?

    Mantenida activamente.

Cómo leemos una herramienta

Sin votos, sin reseñas, sin afirmaciones del proveedor. Cada semana un rastreador lee el propio sitio de cada herramienta y unos pocos registros públicos, y las palabras de la tarjeta son bandas sobre lo que leyó.

  • Uso: visitas al sitio (estimadas), instalaciones desde npm y PyPI, presencia en el informe de uso de Chrome.
  • Actividad: la versión más reciente en GitHub, npm o PyPI; la página con fecha más reciente del sitio; vacantes abiertas en un tablón público.
  • Precio: la propia página de precios del proveedor, leída con fecha. Una cifra se imprime solo cuando está en esa página.
  • La línea y los casos de uso los escribimos nosotros a partir de la página de inicio, fila a fila, y se rechazan cuando repiten el marketing del proveedor.

Cómo leen los asistentes de IA cada sitio —la lectura por la que nos preguntan los proveedores— está en la página de visibilidad de cada herramienta.