Laneformer 2B: 입증된 결과

Kog는 디코딩 속도에 최적화된 명령어 튜닝 코딩 모델인 Laneformer 2B(2.3B 파라미터)를 오픈소스로 공개했습니다. 이 속도는 동일한 크기의 모델에 대한 일반적인 vLLM 처리량보다 약 10배 빠른 수준입니다.

다음 이정표: 확장

Kog의 공개 기술 미리보기는 2B 모델에서 실행됩니다. 회사는 이제 기술을 대규모 모델로 확장하기 위해 경쟁하고 있습니다:

• 단기 목표: 주요 산업 규모 모델(예: 70B+ 밀집 또는 MoE)에서 10배 속도 향상을 입증하는 것입니다. 회사는 앞으로 몇 달 안에 이를 달성할 것으로 예상합니다.
• 장기 비전: 이 접근 방식이 Laneformer 2B에서 달성한 것과 유사한 속도로 대규모 프론티어 MoE 모델에서 30배 더 빠른 추론을 제공할 수 있음을 보여주는 것입니다. Kog는 DTP와 모노커널 기술이 MoE 아키텍처에 유리하게 확장된다고 공개적으로 주장해 왔습니다.
• 2026년 5월 출시 이후, Kog는 200개 이상의 실질적인 비즈니스 리드를 창출했으며, 기업 수요를 충족시키기 위해 대규모 모델 지원에 전적으로 집중하고 있습니다.

경쟁사와의 비교

ZML — 얀 르쿤(Yann LeCun)의 지지를 받는 또 다른 프랑스 AI 스타트업으로, ZML은 다른 접근 방식을 취합니다. 통합 컴파일러 기반 접근 방식을 통해 다양한 칩(NVIDIA, AMD, Google TPU, Apple Metal, Intel Arc)에서 많은 오픈소스 모델을 실행할 수 있는 무료 추론 엔진 LLMD를 출시했습니다. ZML은 극도의 단일 요청 지연 시간보다 하드웨어 이식성과 멀티 칩 지원을 우선시합니다. 반면 Kog는 특정 고급 데이터센터 GPU(MI300X, H200)에서의 최대 지연 시간 감소를 위해 심층적인 하드웨어 특화 최적화를 통해 구축되었습니다.

Cerebras — 근본적으로 하드웨어 우선 전략을 사용합니다. 웨이퍼 스케일 엔진(WSE-3)은 멀티 GPU 통신의 필요성을 없애는 거대한 단일 칩입니다. Cerebras는 WSE-3 하드웨어에서 Llama 3.1 70B(배치 1)에 대해 약 2,100토큰/초를 달성합니다 — 주목할 점은 이 속도가 2B 모델이 아닌 70B 모델에 대한 것이라는 점입니다.

핵심 주의사항: Kog의 3,000토큰/초 결과는 2.3B 모델에 대한 것입니다. 이는 Cerebras가 비슷한 속도로 서비스하는 70B 모델보다 한 자릿수 작은 규모입니다. Kog는 아직 대규모에서 30배 주장을 입증하지 못했습니다. 회사의 다음 이정표(대규모 산업 모델에서 10배)가 중요한 증명 지점이 될 것입니다.

Laneformer 2B: 입증된 결과

Kog는 디코딩 속도에 최적화된 명령어 튜닝 코딩 모델인 Laneformer 2B(2.3B 파라미터)를 오픈소스로 공개했습니다. 이 속도는 동일한 크기의 모델에 대한 일반적인 vLLM 처리량보다 약 10배 빠른 수준입니다.

다음 이정표: 확장

Kog의 공개 기술 미리보기는 2B 모델에서 실행됩니다. 회사는 이제 기술을 대규모 모델로 확장하기 위해 경쟁하고 있습니다:

• 단기 목표: 주요 산업 규모 모델(예: 70B+ 밀집 또는 MoE)에서 10배 속도 향상을 입증하는 것입니다. 회사는 앞으로 몇 달 안에 이를 달성할 것으로 예상합니다.
• 장기 비전: 이 접근 방식이 Laneformer 2B에서 달성한 것과 유사한 속도로 대규모 프론티어 MoE 모델에서 30배 더 빠른 추론을 제공할 수 있음을 보여주는 것입니다. Kog는 DTP와 모노커널 기술이 MoE 아키텍처에 유리하게 확장된다고 공개적으로 주장해 왔습니다.
• 2026년 5월 출시 이후, Kog는 200개 이상의 실질적인 비즈니스 리드를 창출했으며, 기업 수요를 충족시키기 위해 대규모 모델 지원에 전적으로 집중하고 있습니다.

경쟁사와의 비교

ZML — 얀 르쿤(Yann LeCun)의 지지를 받는 또 다른 프랑스 AI 스타트업으로, ZML은 다른 접근 방식을 취합니다. 통합 컴파일러 기반 접근 방식을 통해 다양한 칩(NVIDIA, AMD, Google TPU, Apple Metal, Intel Arc)에서 많은 오픈소스 모델을 실행할 수 있는 무료 추론 엔진 LLMD를 출시했습니다. ZML은 극도의 단일 요청 지연 시간보다 하드웨어 이식성과 멀티 칩 지원을 우선시합니다. 반면 Kog는 특정 고급 데이터센터 GPU(MI300X, H200)에서의 최대 지연 시간 감소를 위해 심층적인 하드웨어 특화 최적화를 통해 구축되었습니다.

Cerebras — 근본적으로 하드웨어 우선 전략을 사용합니다. 웨이퍼 스케일 엔진(WSE-3)은 멀티 GPU 통신의 필요성을 없애는 거대한 단일 칩입니다. Cerebras는 WSE-3 하드웨어에서 Llama 3.1 70B(배치 1)에 대해 약 2,100토큰/초를 달성합니다 — 주목할 점은 이 속도가 2B 모델이 아닌 70B 모델에 대한 것이라는 점입니다.

핵심 주의사항: Kog의 3,000토큰/초 결과는 2.3B 모델에 대한 것입니다. 이는 Cerebras가 비슷한 속도로 서비스하는 70B 모델보다 한 자릿수 작은 규모입니다. Kog는 아직 대규모에서 30배 주장을 입증하지 못했습니다. 회사의 다음 이정표(대규모 산업 모델에서 10배)가 중요한 증명 지점이 될 것입니다.