삼바노바와 그로크 모두 인상적인 추론 속도를 제공하며, 삼바노바 플랫폼은 1,000개 이상의 토큰을 초당 처리할 수 있고 그로크 플랫폼은 동일한 프롬프트에서 약 12,200개의 토큰을 초당 처리할 수 있습니다. 그로크가 원시 속도에서 우위를 점하고 있지만, 삼바노바의 성능 또한 시장의 다른 제품들과 비교했을 때 매우 뛰어납니다.

이 비교는 두 플랫폼 모두 일관된 성능을 보여주며, 동일한 프롬프트에 대해 유사한 요약을 생성한다는 것을 강조합니다. 두 플랫폼 모두 폴 그레이엄의 긴 텍스트를 효과적으로 요약할 수 있었습니다.

기능 면에서 그로크는 Lamda 3를 포함한 여러 모델과 상호 작용할 수 있는 무료 API를 제공합니다. 반면 삼바노바는 기업 수준의 제품에 더 초점을 맞추고 있으며, API 사용을 위해서는 유료 계정이 필요합니다. 그러나 삼바노바는 사용자가 로컬 머신에서 실험할 수 있는 오픈 소스 모델도 제공합니다.

다양한 고성능 플랫폼의 가용성은 긍정적인 발전이며, 사용자에게 더 많은 옵션과 유연성을 제공합니다. 이 회사들 간의 경쟁은 추론 속도와 기능 향상을 위한 추가적인 혁신을 이끌어낼 것입니다.

그로크와 삼바노바는 언어 모델을 위한 전용 하드웨어 분야의 선도 기업으로, 인상적인 추론 속도를 제공합니다. 이 비교에서는 인기 있는 Llama 38B 모델을 사용하여 두 플랫폼의 성능을 겨루었습니다.

먼저 "일반적인 AI는 무엇인가?"라는 간단한 프롬프트를 두 플랫폼에서 테스트했습니다. 그로크는 약 12,200개의 토큰을 초당 처리하는 번개 같은 속도를 보였고, 삼바노바는 여전히 인상적인 1,000개의 토큰을 초당 처리했습니다.

다음으로 "고객과의 첫 영업 통화 후 후속 이메일을 작성하라"는 더 복잡한 프롬프트를 사용했습니다. 여기서도 그로크가 리드를 유지했고, 약 11,100개의 토큰을 초당 생성했으며, 삼바노바는 일관된 1,000개의 토큰을 초당 처리했습니다.

추론 속도의 한계를 시험하기 위해 폴 그레이엄의 "훌륭한 작업을 하는 방법"이라는 5페이지 분량의 긴 텍스트를 사용했습니다. 두 플랫폼 모두 이 과제를 훌륭히 처리했는데, 그로크는 약 1,200개의 토큰을 초당 생성했고 삼바노바는 1,000개의 토큰을 초당 유지했습니다.

두 플랫폼이 생성한 요약은 매우 일관되었으며, 자신의 재능과 관심사에 맞는 분야 선택, 해당 분야의 최전선 학습, 지식의 격차 파악, 유망한 아이디어 추구 등의 핵심 포인트를 강조했습니다.

그로크가 속도 리더의 위치를 유지하고 있지만, 삼바노바도 업계 표준에 필적하는 인상적인 성능을 보여주었습니다. 다양한 고성능 옵션의 가용성은 개발자와 연구자에게 혜택이 되며, 언어 모델 배포에 있어 유연성과 선택권을 제공합니다.

삼바노바 플랫폼은 인상적인 추론 속도뿐만 아니라 다국어 기능에도 독특한 초점을 맞추고 있습니다. Llama 3.8B 모델 외에도 삼바노바 플랫폼에는 아랍어, 불가리아어, 헝가리어, 러시아어 등 다양한 언어를 위한 전용 모델인 SambaNova Lingo가 포함되어 있습니다. 이러한 다국어 접근 방식은 Llama 3.8B 모델만 공유하는 삼바노바와 Anthropic의 Colab과 달리, 다양한 언어 요구 사항에 맞춰 특화된 모델을 만들어내는 것을 목표로 합니다.

이러한 전용 다국어 모델을 개발함으로써 삼바노바는 다양한 언어 요구 사항을 충족할 수 있는 플랫폼으로 자리매김하고자 합니다. 이는 점점 더 세계화되는 세상에서 언어 특화 AI 솔루션에 대한 수요가 증가하는 것과 일치합니다.

크록과 삼바노바 플랫폼의 실제 추론 속도를 테스트하기 위해 화자는 폴 그레이엄의 편지 중 약 5페이지 분량의 긴 텍스트를 사용했습니다. 프롬프트는 텍스트를 요약하는 것이었습니다.

삼바노바의 Lama 3 모델을 통해 긴 텍스트를 실행했을 때 플랫폼은 약 1,000개의 토큰을 초당 처리할 수 있었는데, 화자는 이를 인상적이라고 평가했습니다. 마찬가지로 동일한 텍스트를 크록 플랫폼에서 실행했을 때 속도는 약 1,200개의 토큰을 초당 처리했습니다.

두 플랫폼이 생성한 요약은 일관되었으며, 원본 텍스트의 핵심 포인트를 강조했습니다. 화자는 크록이 여전히 추론 속도의 표준으로 간주되지만, 삼바노바와 같은 다른 플랫폼도 유사한 속도로 텍스트를 생성할 수 있다는 점을 언급했습니다.

화자는 또한 크록이 Lama 3뿐만 아니라 다른 모델과도 상호 작용할 수 있는 무료 API를 제공하며, 최근에는 비전 모델 사용 기능을 추가했다고 말했습니다. 반면 삼바노바의 초점은 기업 고객에 더 맞춰져 있으며, API 사용을 위해서는 유료 계정이 필요하지만 로컬에서 실험할 수 있는 오픈 소스 모델도 제공합니다.

전반적으로 화자는 고속 텍스트 생성을 위한 다양한 옵션이 있다는 것이 긍정적인 발전이라고 결론 내렸습니다. 이는 생성 AI 분야의 가능성을 더욱 확장시킬 것입니다.

그로크와 삼바노바 모두 인상적인 언어 모델과 추론 속도를 제공하여 사용자에게 매력적인 AI 옵션을 제공합니다. 그로크의 무료 API를 통해 개발자는 Lamda 3 모델뿐만 아니라 비전 모델을 포함한 다른 모델에도 접근할 수 있습니다. 이러한 접근성은 AI 기능을 실험하고 프로젝트에 통합하고자 하는 사용자에게 매력적인 선택이 될 수 있습니다.

반면 삼바노바의 초점은 기업 시장에 더 맞춰져 있습니다. 사용자가 삼바노바의 모델을 탐험할 수 있는 무료 놀이터를 제공하지만, 현재 무료 API는 제공하지 않습니다. 삼바노바의 기술을 활용하려면 유료 계정에 가입해야 합니다.

성능 면에서 두 플랫폼 모두 인상적인 추론 속도를 보여주었습니다. 삼바노바의 Lamda 3 모델은 일관되게 초당 약 1,000개의 토큰을 처리했고, 그로크의 성능은 초당 1,200개의 토큰까지 도달했습니다. 이 수준의 속도는 매우 놀라우며 AI 하드웨어와 소프트웨어의 발전을 보여줍니다.

결국 그로크와 삼바노ва 중 어느 것을 선택할지는 사용자의 특정 요구 사항에 따라 달라질 것입니다. 그로크의 무료 API와 더 광범위한 모델 선택은 개발자와 연구자에게 매력적일 수 있지만, 삼바노바의 기업 중심 접근 방식은 특정 AI 기반 비즈니스 요구 사항을 가진 더 큰 조직에 더 적합할 수 있습니다.