לשתי החברות, SambaNova וGroq, יש מהירויות הסקה מרשימות, כאשר הפלטפורמה של SambaNova מסוגלת להפיק יותר מ-1,000 אסימונים לשנייה והפלטפורמה של Groq מגיעה לכ-12,200 אסימונים לשנייה עבור אותם הפרומפטים. בעוד שGroq שומר על היתרון במהירות הגולמית, הביצועים של SambaNova עדיין מרשימים, במיוחד בהשוואה להצעות אחרות בשוק.

ההשוואה מדגישה את הביצועים העקביים של שתי הפלטפורמות, כאשר נוצרו תקצירים דומים עבור אותם הפרומפטים. שתי הפלטפורמות היו מסוגלות לסכם בהצלחה טקסט ארוך מאת פול גרהם, המדגים את היכולת שלהן לטפל בתוכן ארוך יותר.

מבחינת התכונות, Groq מספקת API חינמי המאפשר אינטראקציה עם מספר דגמים, כולל Lamda 3. SambaNova, מצד שני, מתמקדת יותר בהצעות ברמת הארגון, ודורשת חשבון משולם כדי לגשת לממשק API שלה. עם זאת, SambaNova מציעה גם דגמים קוד פתוח שמשתמשים יכולים להוריד ולנסות במכונות המקומיות שלהם.

זמינות של מספר פלטפורמות בעלות ביצועים גבוהים היא התפתחות חיובית, מכיוון שהיא מספקת למשתמשים יותר אפשרויות וגמישות בבחירת הפתרון המתאים ביותר לצרכיהם. התחרות בין חברות אלה צפויה לעודד חדשנות ושיפורים נוספים במהירות ההסקה וביכולות.

Groq וSambaNova הן חברות מובילות בתחום של חומרה ייעודית עבור דגמי שפה, המציעות מהירויות הסקה מרשימות. בהשוואה זו, נשווה את ביצועיהן זה לזה באמצעות דגם Llama 38B הפופולרי.

ראשית, בדקנו פרומפט פשוט, "מהו AI מייצר?", על שתי הפלטפורמות. Groq סיפק תגובה מהירה כברק של כ-12,200 אסימונים לשנייה, בעוד שSambaNova הגיעה לכ-1,000 אסימונים לשנייה, עדיין מרשימה.

לאחר מכן, ניסינו פרומפט מורכב יותר, "טיוטת דוא"ל לעקוב אחר שיחת מכירות מקדימה עם לקוח". כאן, Groq שמר על יתרונה, מייצרת כ-11,100 אסימונים לשנייה, לעומת 1,000 אסימונים לשנייה עקביים של SambaNova.

כדי לבחון את גבולות מהירות ההסקה שלהן, השתמשנו בטקסט ארוך יותר של 5 עמודים מאת פול גרהם על "איך לעשות עבודה מצוינת". שתי הפלטפורמות התמודדו עם האתגר הזה בהצלחה, כאשר Groq יצרה כ-1,200 אסימונים לשנייה ו-SambaNova שמרה על קצב של 1,000 אסימונים לשנייה.

התקצירים שנוצרו על ידי שתי הפלטפורמות היו עקביים באופן מרשים, מדגישים נקודות מפתח כמו בחירת תחום המתאים לכישרון ולעניין שלך, למידה על גבולות התחום, זיהוי פערי ידע ורדיפה אחר רעיונות מבטיחים.

בעוד שGroq שומרת על מעמדה כמובילה במהירות, SambaNova הוכיחה להיות מתחרה נחושה, מציעה ביצועים מרשימים שהם בקנה מידה של התקן בתעשייה. זמינות של מספר אפשרויות בעלות ביצועים גבוהים היא ברכה עבור מפתחים וחוקרים, מספקת גמישות ובחירה בהטמעות של דגמי שפה.

הפלטפורמה של SambaNova לא רק מציעה מהירויות הסקה מרשימות, אלא גם מתהדרת בדגש ייחודי על יכולות רב-לשוניות. בנוסף לדגם Llama 3.8B, הפלטפורמה של SambaNova כוללת דגמים ייעודיים לשפות שונות, כמו SambaNova Lingo עבור ערבית, בולגרית, הונגרית ורוסית. גישה רב-לשונית זו שואפת ליצור דגמים ייעודיים המותאמים לדרישות שפה שונות, חורגת מהדגם Llama 3.8B היחיד המשותף לSambaNova ול-Anthropic's Colab.

על ידי פיתוח של דגמים רב-לשוניים ייעודיים אלה, SambaNova מpozitioneret את עצמה כפלטפורמה שיכולה להתאים לטווח מגוון של צרכי שפה, ולהציע ביצועים ודיוק משופרים עבור שפות שאינן אנגלית בהשוואה לדגם מקובל יותר.

דגש זה על רב-לשוניות מתיישר עם הביקוש הגובר לפתרונות AI ספציפיים לשפה בעולם גלובלי הולך וגדל.

כדי לבחון את מהירות ההסקה האמיתית של הפלטפורמות Croc ו-Samba NOA, המרצה השתמש בטקסט ארוך יותר מאחת מהמכתבים של פול גרהם, שהיה בן כ-5 עמודים. הפרומפט היה לסכם את הטקסט.

כאשר הריץ את הטקסט הארוך דרך דגם Lama 3 של Samba NOA, הפלטפורמה הייתה מסוגלת לעבד אותו בקצב של כ-1,000 אסימונים לשנייה, מה שהמרצה חשב שהוא מרשים. באופן דומה, כאשר אותו הטקסט הורץ דרך הפלטפורמה Croc, המהירות הייתה כ-1,200 אסימונים לשנייה.

התקציר שנוצר על ידי שתי הפלטפורמות היה עקבי, מדגיש את הנקודות המרכזיות של הטקסט המקורי. המרצה ציין שCroc עדיין נחשבת לסטנדרט הזהב למהירות הסקה, אך זה נהדר לראות שפלטפורמות אחרות כמו Samba NOA מסוגלות גם הן לייצר טקסט בקצב דומה.

המרצה ציין גם שCroc מספקת API חינמי המאפשר אינטראקציה לא רק עם Lama 3 אלא גם עם דגמים אחרים, והוסיפה לאחרונה את האפשרות להשתמש בדגמי חזות. לעומת זאת, נראה שהמיקוד של Samba NOA הוא יותר על לקוחות מהארגון, וכדי לגשת לממשק API שלהם, המשתמשים יצטרכו להירשם לחשבון משולם, למרות שיש להם גם מספר דגמים קוד פתוח זמינים לניסוי מקומי.

בסך הכל, המרצה סיכם שקיום של מספר אפשרויות עבור ייצור טקסט במהירות גבוהה הוא התפתחות חיובית, מכיוון שזה דוחף את הגבולות של מה שאפשרי בתחום ה-AI מייצר.

Groq וSambaNova מציעות דגמי שפה ומהירויות הסקה מרשימות, המספקות למשתמשים אפשרויות מעניינות עבור צרכי ה-AI שלהם. ה-API החינמי של Groq מאפשר למפתחים לגשת לא רק לדגם Lamda 3, אלא גם לדגמים אחרים בסדרה שלהם, כולל האפשרות להשתמש בדגמי חזות. נגישות זו הופכת את Groq לבחירה אטרקטיבית עבור אלה המחפשים לנסות ולשלב יכולות AI בפרויקטים שלהם.

מצד שני, נראה שהמיקוד של SambaNova הוא יותר על שוק הארגונים. בעוד שהם מציעים מגרש משחקים חינמי למשתמשים לחקור את הדגמים שלהם, כולל הדגמים הייחודיים שלהם כמו SambaLingo, הם כרגע אינם מספקים API חינמי. משתמשים המעוניינים לנצל את הטכנולוגיה של SambaNova יצטרכו להירשם לחשבון משולם כדי לגשת לממשק API שלהם.

מבחינת ביצועים, שתי הפלטפורמות הפגינו מהירויות הסקה מרשימות, כאשר דגם Lamda 3 של SambaNova מספק באופן עקבי כ-1,000 אסימונים לשנייה, בעוד שביצועי Groq יכולים להגיע עד 1,200 אסימונים לשנייה. רמת המהירות הזו היא מרשימה ומדגימה את ההתקדמות בחומרה ותוכנה של AI.

בסופו של דבר, הבחירה בין Groq ו-SambaNova תלויה בצרכים והדרישות הספציפיים של המשתמש. ה-API החינמי של Groq והבחירה הרחבה של הדגמים עשויים להיות מושכים למפתחים וחוקרים, בעוד שהמיקוד על ארגונים של SambaNova עשוי להתאים טוב יותר לארגונים גדולים עם צרכים עסקיים ספציפיים המונעים על ידי AI.

ההשוואה במהירות בין Croc ופלטפורמת Samba NOA מגלה שלשתי הפלטפורמות יש ביצועים מרשימים כאשר מדובר בהסקה של דגמי שפה. בעוד שCroc נשארת הסטנדרט הזהב, עם היכולת ליצור כ-12,200 אסימונים לשנייה בפרומפט הנתון, פלטפורמת Samba NOA אינה רחוקה מכך, מספקת באופן עקבי כ-1,000 אסימונים לשנייה.

ביצועי פלטפורמת Samba NOA הם מיוחדים במיוחד, שכן הם מדגימים את הפוטנציאל של חברות אחרות להתחרות בהגמוניה של Croc בתחום של הסקה במהירות גבוהה של דגמי שפה. היכולת של הפלטפורמה לטפל בטקסט ארוך, כמו התקציר של מכתב פול גרהם, בקצב של כ-1,000 אסימונים לשנייה היא עדות ליכולותיה.

שתי הפלטפורמות מציעות יתרונות ותכונות ייחודיים. Croc מספקת API חינמי המאפשר למשתמשים לאזור אינטראקציה עם מגוון דגמים, כולל Lama 3, בעוד שהמיקוד של Samba NOA נראה להיות יותר על פתרונות ברמת הארגון, הדורשים חשבון משולם כדי לגשת לממשק API שלהם. עם זא