Tredelt lokal KI-stabel

Partnerskapet kombinerer Liquid AIs grunnmodeller med MacPaws egne inferens- og minneteknologier i én samlet løsning :

• Liquid Foundation Models (LFMs) – Liquid AI designer og finjusterer spesialiserte LFMs spesifikt for KI-assistanse på macOS. Modellene er bygget for å være svært effektive på Apple Silicon .
• Elix – MacPaws lokale inferensmotor som kjører LFMs utelukkende på selve Macen. Dette gjør at modellene kan utføre oppgaver uten å sende data til skyen, og gir raske svar, bedre personvern og mulighet for offline bruk .
• Mnemos – MacPaws vedvarende minnelag som bevarer kontekst på tvers av interaksjoner. Dette gjør at assistenten «husker» tidligere samtaler og blir mer nyttig over tid .

Eney: Første produkt på stabelen

Eney er MacPaws KI-assistent for macOS. Det blir det første produktet som benytter den nye stabelen, og tilbyr lokal resonnering, kontekstuelt søk, utføring av handlinger og samtalelogg – alt holdes på enheten. Skymodeller vil fortsatt være tilgjengelig som et alternativ når en oppgave egner seg bedre i skyen . Eney gikk allerede i fjor over til lokal kjøring, og det nye partnerskapet er ment å forsterke den arkitekturen ytterligere .

Utviklertilgang via Setapp med kredittbasert prising

Når stabelen er ferdig testet i Eney, planlegger MacPaw å åpne de samme lokale inferensteknologiene (Elix + Mnemos + LFMs) for tredjepartsutviklere gjennom Setapp, abonnementsbaserte app-markedet med over 150.000 betalende abonnenter .

• Kredittbasert prising – MacPaw eksperimenterer med et system der Setapp-brukere kjøper kreditter. Hver KI-operasjon (lokal eller i skyen) forbruker kreditter basert på oppgavens kompleksitet .
• Én plattform for utviklere – Setapp-utviklere vil kunne tilby KI-funksjoner lokalt via den delte stabelen, samt få tilgang til skymodeller fra leverandører som Google hvis en oppgave drar nytte av skyens regnekraft . Dette betyr at utviklere får én enkelt plattform med både lokale og skybaserte alternativer.

Partnerskapet blir beskrevet som et personvernvennlig alternativ til skybasert KI, der målet er å holde personopplysninger lokalt som standard, samtidig som brukerne kan velge skymodeller når de er best egnet for oppgaven .

Tredelt lokal KI-stabel

Partnerskapet kombinerer Liquid AIs grunnmodeller med MacPaws egne inferens- og minneteknologier i én samlet løsning :

• Liquid Foundation Models (LFMs) – Liquid AI designer og finjusterer spesialiserte LFMs spesifikt for KI-assistanse på macOS. Modellene er bygget for å være svært effektive på Apple Silicon .
• Elix – MacPaws lokale inferensmotor som kjører LFMs utelukkende på selve Macen. Dette gjør at modellene kan utføre oppgaver uten å sende data til skyen, og gir raske svar, bedre personvern og mulighet for offline bruk .
• Mnemos – MacPaws vedvarende minnelag som bevarer kontekst på tvers av interaksjoner. Dette gjør at assistenten «husker» tidligere samtaler og blir mer nyttig over tid .

Eney: Første produkt på stabelen

Eney er MacPaws KI-assistent for macOS. Det blir det første produktet som benytter den nye stabelen, og tilbyr lokal resonnering, kontekstuelt søk, utføring av handlinger og samtalelogg – alt holdes på enheten. Skymodeller vil fortsatt være tilgjengelig som et alternativ når en oppgave egner seg bedre i skyen . Eney gikk allerede i fjor over til lokal kjøring, og det nye partnerskapet er ment å forsterke den arkitekturen ytterligere .

Utviklertilgang via Setapp med kredittbasert prising

Når stabelen er ferdig testet i Eney, planlegger MacPaw å åpne de samme lokale inferensteknologiene (Elix + Mnemos + LFMs) for tredjepartsutviklere gjennom Setapp, abonnementsbaserte app-markedet med over 150.000 betalende abonnenter .

• Kredittbasert prising – MacPaw eksperimenterer med et system der Setapp-brukere kjøper kreditter. Hver KI-operasjon (lokal eller i skyen) forbruker kreditter basert på oppgavens kompleksitet .
• Én plattform for utviklere – Setapp-utviklere vil kunne tilby KI-funksjoner lokalt via den delte stabelen, samt få tilgang til skymodeller fra leverandører som Google hvis en oppgave drar nytte av skyens regnekraft . Dette betyr at utviklere får én enkelt plattform med både lokale og skybaserte alternativer.

Partnerskapet blir beskrevet som et personvernvennlig alternativ til skybasert KI, der målet er å holde personopplysninger lokalt som standard, samtidig som brukerne kan velge skymodeller når de er best egnet for oppgaven .