Laneformer 2B: Zaprezentowane wyniki

Kog udostępnił na licencji open source model Laneformer 2B (2,3 mld parametrów), model do kodowania z instrukcjami, zaprojektowany z myślą o szybkości dekodowania, a nie surowej wydajności w testach porównawczych. Podane prędkości są mniej więcej 10 razy szybsze niż typowa przepustowość vLLM dla modelu tej wielkości.

Kolejne kamienie milowe w skalowaniu

Publiczna wersja zapoznawcza Kog działa na modelu 2B. Firma ściga się teraz, aby przeskalować swoje techniki:

• Najbliższy cel: Zademonstrowanie 10-krotnego przyspieszenia na głównym modelu o skali przemysłowej (np. 70B+ gęstym lub MoE). Firma spodziewa się osiągnąć to w ciągu najbliższych miesięcy.
• Długoterminowa ambicja: Wykazanie, że ich podejście może zapewnić 30-krotnie szybsze wnioskowanie na dużych, granicznych modelach MoE z prędkościami podobnymi do tych osiągniętych w Laneformer 2B. Kog publicznie argumentował, że jego techniki DTP i monokernel dobrze skalują się w architekturach MoE.
• Od momentu premiery w maju 2026 r. Kog twierdzi, że wygenerował ponad 200 konkretnych leadów biznesowych i jest w pełni skoncentrowany na obsłudze większych modeli, aby sprostać zapotrzebowaniu przedsiębiorstw.

Porównanie z konkurencją

ZML — Również francuski startup AI (wspierany przez Yanna LeCuna). ZML ma inne podejście: wypuścił LLMD, darmowy silnik wnioskowania, który umożliwia uruchamianie wielu modeli open-source na różnych układach (NVIDIA, AMD, Google TPU, Apple Metal, Intel Arc) przy użyciu ujednoliconego podejścia opartego na kompilatorze. ZML stawia na przenośność między różnymi układami i obsługę wielu układów, a nie na ekstremalnie małe opóźnienie pojedynczego żądania. Kog z kolei jest zbudowany z myślą o maksymalnej redukcji opóźnień na konkretnych, wysokiej klasy kartach GPU do centrów danych (MI300X, H200) poprzez głęboką, specyficzną sprzętowo optymalizację.

Cerebras — Stosuje fundamentalnie inną strategię, stawiając na sprzęt: Wafer-Scale Engine (WSE-3), czyli masywny, pojedynczy układ scalony, który eliminuje potrzebę komunikacji między wieloma GPU. Cerebras osiąga około 2100 tokenów/s na modelu Llama 3.1 70B (partia 1) na swoim sprzęcie WSE-3 — co należy podkreślić, jest to prędkość dla modelu 70B, a nie 2B.

Kluczowe zastrzeżenie: Wynik Kog na poziomie 3000 tok/s dotyczy modelu 2,3B – o rząd wielkości mniejszego niż modele 70B, które Cerebras obsługuje z porównywalną prędkością. Kog nie udowodnił jeszcze swojego twierdzenia o 30-krotnym przyspieszeniu w skali. Kolejny kamień milowy firmy (10x na dużym modelu przemysłowym) będzie krytycznym dowodem.

Laneformer 2B: Zaprezentowane wyniki

Kog udostępnił na licencji open source model Laneformer 2B (2,3 mld parametrów), model do kodowania z instrukcjami, zaprojektowany z myślą o szybkości dekodowania, a nie surowej wydajności w testach porównawczych. Podane prędkości są mniej więcej 10 razy szybsze niż typowa przepustowość vLLM dla modelu tej wielkości.

Kolejne kamienie milowe w skalowaniu

Publiczna wersja zapoznawcza Kog działa na modelu 2B. Firma ściga się teraz, aby przeskalować swoje techniki:

• Najbliższy cel: Zademonstrowanie 10-krotnego przyspieszenia na głównym modelu o skali przemysłowej (np. 70B+ gęstym lub MoE). Firma spodziewa się osiągnąć to w ciągu najbliższych miesięcy.
• Długoterminowa ambicja: Wykazanie, że ich podejście może zapewnić 30-krotnie szybsze wnioskowanie na dużych, granicznych modelach MoE z prędkościami podobnymi do tych osiągniętych w Laneformer 2B. Kog publicznie argumentował, że jego techniki DTP i monokernel dobrze skalują się w architekturach MoE.
• Od momentu premiery w maju 2026 r. Kog twierdzi, że wygenerował ponad 200 konkretnych leadów biznesowych i jest w pełni skoncentrowany na obsłudze większych modeli, aby sprostać zapotrzebowaniu przedsiębiorstw.

Porównanie z konkurencją

ZML — Również francuski startup AI (wspierany przez Yanna LeCuna). ZML ma inne podejście: wypuścił LLMD, darmowy silnik wnioskowania, który umożliwia uruchamianie wielu modeli open-source na różnych układach (NVIDIA, AMD, Google TPU, Apple Metal, Intel Arc) przy użyciu ujednoliconego podejścia opartego na kompilatorze. ZML stawia na przenośność między różnymi układami i obsługę wielu układów, a nie na ekstremalnie małe opóźnienie pojedynczego żądania. Kog z kolei jest zbudowany z myślą o maksymalnej redukcji opóźnień na konkretnych, wysokiej klasy kartach GPU do centrów danych (MI300X, H200) poprzez głęboką, specyficzną sprzętowo optymalizację.

Cerebras — Stosuje fundamentalnie inną strategię, stawiając na sprzęt: Wafer-Scale Engine (WSE-3), czyli masywny, pojedynczy układ scalony, który eliminuje potrzebę komunikacji między wieloma GPU. Cerebras osiąga około 2100 tokenów/s na modelu Llama 3.1 70B (partia 1) na swoim sprzęcie WSE-3 — co należy podkreślić, jest to prędkość dla modelu 70B, a nie 2B.

Kluczowe zastrzeżenie: Wynik Kog na poziomie 3000 tok/s dotyczy modelu 2,3B – o rząd wielkości mniejszego niż modele 70B, które Cerebras obsługuje z porównywalną prędkością. Kog nie udowodnił jeszcze swojego twierdzenia o 30-krotnym przyspieszeniu w skali. Kolejny kamień milowy firmy (10x na dużym modelu przemysłowym) będzie krytycznym dowodem.