SambaNova et Groq offrent tous deux des vitesses d'inférence impressionnantes, la plateforme de SambaNova étant capable de plus de 1 000 jetons par seconde et celle de Groq atteignant environ 12 200 jetons par seconde pour les mêmes invites. Bien que Groq conserve l'avantage en termes de vitesse brute, les performances de SambaNova restent remarquables, surtout lorsqu'on les compare à d'autres offres sur le marché.

La comparaison met en évidence la performance constante des deux plateformes, avec des résumés similaires générés pour les mêmes invites. Les deux plateformes ont été en mesure de résumer efficacement un long texte de Paul Graham, démontrant leur capacité à gérer les contenus de plus longue forme.

En termes de fonctionnalités, Groq propose une API gratuite qui permet d'interagir avec plusieurs modèles, y compris Lamda 3. SambaNova, quant à elle, se concentre davantage sur les offres destinées aux entreprises, nécessitant un compte payant pour accéder à leur API. Cependant, SambaNova propose également des modèles open source que les utilisateurs peuvent télécharger et expérimenter sur leurs machines locales.

La disponibilité de plusieurs plateformes haute performance est une évolution positive, car elle offre aux utilisateurs plus d'options et de flexibilité dans le choix de la solution qui correspond le mieux à leurs besoins. La concurrence entre ces entreprises devrait stimuler une innovation et des améliorations supplémentaires en matière de vitesse d'inférence et de capacités.

Groq et SambaNova sont deux entreprises de premier plan dans le domaine du matériel dédié aux modèles de langage, offrant des vitesses d'inférence impressionnantes. Dans cette comparaison, nous allons mettre leurs performances l'une contre l'autre en utilisant le modèle Llama 38B populaire.

Tout d'abord, nous avons testé une invite simple, "Qu'est-ce que l'IA générative ?", sur les deux plateformes. Groq a livré une réponse ultra-rapide d'environ 12 200 jetons par seconde, tandis que SambaNova a atteint un impressionnant 1 000 jetons par seconde.

Ensuite, nous avons essayé une invite plus complexe, "Rédigez un e-mail de suivi avec un client après un appel de vente d'introduction." Ici, Groq a maintenu son avance, générant environ 11 100 jetons par seconde, contre 1 000 jetons par seconde pour SambaNova.

Pour vraiment tester les limites de leur vitesse d'inférence, nous avons utilisé un texte plus long, de 5 pages, tiré d'un essai de Paul Graham sur "Comment faire un travail exceptionnel". Les deux plateformes ont relevé ce défi avec brio, Groq générant environ 1 200 jetons par seconde et SambaNova maintenant son rythme de 1 000 jetons par seconde.

Les résumés produits par les deux plateformes étaient remarquablement cohérents, mettant en évidence des points clés tels que le choix d'un domaine en adéquation avec ses aptitudes et ses intérêts, l'apprentissage des frontières du domaine, l'identification des lacunes dans les connaissances et la poursuite d'idées prometteuses.

Bien que Groq conserve sa position de leader en termes de vitesse, SambaNova s'est avérée être un concurrent redoutable, offrant des performances impressionnantes qui sont à la hauteur des normes de l'industrie. La disponibilité de plusieurs options haute performance est un avantage pour les développeurs et les chercheurs, leur offrant flexibilité et choix dans le déploiement de leurs modèles de langage.

La plateforme de SambaNova n'offre pas seulement des vitesses d'inférence impressionnantes, mais elle se vante également de capacités multilingues uniques. En plus du modèle Llama 3.8B, la plateforme SambaNova comprend des modèles dédiés à diverses langues, comme SambaNova Lingo pour l'arabe, le bulgare, le hongrois et le russe. Cette approche multilingue vise à créer des modèles spécialisés adaptés à différents besoins linguistiques, allant au-delà du modèle Llama 3.8B unique partagé par SambaNova et le Colab d'Anthropic.

En développant ces modèles multilingues dédiés, SambaNova se positionne comme une plateforme capable de répondre à une gamme diversifiée de besoins linguistiques, offrant potentiellement de meilleures performances et une meilleure précision pour les langues autres que l'anglais par rapport à un modèle plus généraliste. Cette concentration sur le multilinguisme s'aligne sur la demande croissante de solutions d'IA spécifiques à la langue dans un monde de plus en plus mondialisé.

Pour tester la véritable vitesse d'inférence des plateformes Croc et Samba NOA, l'orateur a utilisé un texte plus long tiré d'une des lettres de Paul Graham, qui faisait environ 5 pages. L'invite était de résumer le texte.

Lors de l'exécution du texte plus long sur le modèle Lama 3 de Samba NOA, la plateforme a pu le traiter à un rythme d'environ 1 000 jetons par seconde, ce que l'orateur a jugé impressionnant. De même, lorsque le même texte a été exécuté sur la plateforme Croc, la vitesse était d'environ 1 200 jetons par seconde.

Le résumé généré par les deux plateformes était cohérent, mettant en évidence les points clés du texte original. L'orateur a noté que Croc est toujours considéré comme l'étalon-or pour la vitesse d'inférence, mais il est agréable de constater que d'autres plateformes comme Samba NOA sont également capables de générer du texte à un rythme similaire.

L'orateur a également mentionné que Croc fournit une API gratuite qui permet d'interagir non seulement avec Lama 3, mais aussi avec d'autres modèles, et qu'elle a récemment ajouté la possibilité d'utiliser des modèles Vision. D'un autre côté, l'accent de Samba NOA semble être davantage sur les clients d'entreprise, et les utilisateurs devront s'inscrire à un compte payant pour accéder à leur API, bien qu'ils disposent de quelques modèles open source disponibles pour l'expérimentation locale.

Dans l'ensemble, l'orateur a conclu que la disponibilité de plusieurs options pour la génération de texte à grande vitesse est une évolution positive, car elle repousse les limites de ce qui est possible dans le domaine de l'IA générative.

Groq et SambaNova offrent tous deux des modèles de langage et des vitesses d'inférence impressionnants, offrant aux utilisateurs des options convaincantes pour leurs besoins en IA. L'API gratuite de Groq permet aux développeurs d'accéder non seulement au modèle Lamda 3, mais aussi à d'autres modèles de leur gamme, y compris la possibilité d'utiliser des modèles de vision. Cette accessibilité fait de Groq un choix attrayant pour ceux qui souhaitent expérimenter et intégrer des capacités d'IA dans leurs projets.

D'un autre côté, l'accent de SambaNova semble être davantage tourné vers le marché des entreprises. Bien qu'ils offrent un terrain de jeu gratuit aux utilisateurs pour explorer leurs modèles, y compris leurs propres modèles exclusifs comme SambaLingo, ils ne fournissent pas actuellement d'API gratuite. Les utilisateurs intéressés par l'utilisation de la technologie SambaNova devront s'inscrire à un compte payant pour accéder à leur API.

En termes de performances, les deux plateformes ont démontré des vitesses d'inférence impressionnantes, avec le modèle Lamda 3 de SambaNova délivrant de manière constante environ 1 000 jetons par seconde, tandis que les performances de Groq peuvent atteindre jusqu'à 1 200 jetons par seconde. Ce niveau de vitesse est remarquable et témoigne des progrès réalisés dans le matériel et les logiciels d'IA.

En fin de compte, le choix entre Groq et SambaNova dépendra des besoins et des exigences spécifiques de l'utilisateur. L'API gratuite de Groq et sa sélection de modèles plus large peuvent séduire les développeurs et les chercheurs, tandis que l'accent mis par SambaNova sur l'entreprise peut être plus adapté aux organisations de plus grande taille ayant des besoins spécifiques en matière d'IA.

La comparaison de vitesse entre Croc et la plateforme Samba NOA révèle que les deux plateformes offrent des performances impressionnantes en matière d'inférence de modèles de langage. Bien que Croc reste l'étalon-or, avec sa capacité à générer environ 12 200 jetons par seconde sur l'invite donnée, la plateforme Samba NOA n'est pas loin derrière, délivrant de manière constante environ 1 000 jetons par seconde.

Les performances de la plateforme Samba NOA sont particulièrement remarquables, car elles démontrent le potentiel pour d'autres entreprises de remettre en cause la domination de Croc dans le domaine de l'inférence de modèles de langage à grande vitesse. La capacité de la plateforme à gérer un texte plus long, comme le résumé de la lettre de Paul Graham, à un rythme d'environ 1 000 jetons par seconde, témoigne de ses capacités.

Les deux plateformes offrent des avantages et des fonctionnalités uniques. Croc fournit une API gratuite qui permet aux utilisateurs d'interagir avec une variété de modèles, y compris Lama 3, tandis que l'accent de Samba NOA semble être davantage tourné vers les solutions destinées aux entreprises, nécessitant un compte payant pour accéder à leur API. Cependant, la disponibilité de modèles open source de Samba NOA offre une alternative pour ceux qui préfèrent travailler avec les modèles de la plateforme localement.

Dans l'ensemble, la comparaison de vitesse met en lumière les progrès continus dans le domaine de l'inférence de modèles de langage, avec Samba NOA émergeant comme un concurrent solide dans la course aux plateformes d'IA haute performance. L'existence de plusieurs options est bénéfique pour la communauté de l'IA, car elle stimule la concurrence et encourage une innovation continue dans ce domaine en évolution rapide.