Både SambaNova och Groq erbjuder imponerande inferenshastigheter, där SambaNova-plattformen kan hantera över 1 000 tokens per sekund och Groq-plattformen når omkring 12 200 tokens per sekund för samma prompter. Även om Groq behåller försprånget i rå hastighet är SambaNova-prestandan fortfarande anmärkningsvärd, särskilt jämfört med andra erbjudanden på marknaden.

Jämförelsen belyser den konsekventa prestandan hos båda plattformarna, med liknande sammanfattningar som genererats för samma prompter. Båda plattformarna kunde effektivt sammanfatta en längre text från Paul Graham, vilket visar deras förmåga att hantera innehåll i längre form.

Vad gäller funktioner erbjuder Groq en gratis API som möjliggör interaktion med flera modeller, inklusive Lamda 3. SambaNova, å andra sidan, fokuserar mer på erbjudanden på företagsnivå och kräver ett betalkonto för att få tillgång till deras API. SambaNova erbjuder dock öppna källkodmodeller som användare kan ladda ner och experimentera med på sina lokala datorer.

Både Groq och SambaNova är ledande företag inom dedikerad hårdvara för språkmodeller och erbjuder imponerande inferenshastigheter. I denna jämförelse kommer vi att ställa deras prestanda mot varandra med hjälp av den populära Llama 38B-modellen.

Först testade vi en enkel prompt, "Vad är generativ AI?", på båda plattformarna. Groq levererade ett blixtsnabbt svar på omkring 12 200 tokens per sekund, medan SambaNova nådde en fortfarande imponerande 1 000 tokens per sekund.

Nästa steg var en mer komplex prompt, "Skriv ett uppföljande e-postmeddelande till en kund efter ett inledande säljsamtal." Här behöll Groq sin ledning och genererade omkring 11 100 tokens per sekund, jämfört med SambaNova:s konsekventa 1 000 tokens per sekund.

För att verkligen testa gränserna för deras inferenshastighet använde vi en längre, 5-sidig text från en Paul Graham-essä om "Hur man gör ett bra arbete". Båda plattformarna hanterade denna utmaning på ett beundransvärt sätt, där Groq genererade omkring 1 200 tokens per sekund och SambaNova bibehöll sin takt på 1 000 tokens per sekund.

SambaNova-plattformen erbjuder inte bara imponerande inferenshastigheter, utan har också ett unikt fokus på flerspråkiga möjligheter. Förutom Llama 3.8B-modellen innehåller SambaNova-plattformen dedikerade modeller för olika språk, som SambaNova Lingo för arabiska, bulgariska, ungerska och ryska. Detta flerspråkiga tillvägagångssätt syftar till att skapa specialiserade modeller anpassade för olika språkkrav, utöver den enda Llama 3.8B-modell som delas av både SambaNova och Anthropic's Colab.

Genom att utveckla dessa dedikerade flerspråkiga modeller positionerar sig SambaNova som en plattform som kan tillgodose en mångfald av språkbehov, och erbjuda förbättrad prestanda och noggrannhet för icke-engelska språk jämfört med en mer generaliserad modell. Detta fokus på flerspråkighet överensstämmer med den växande efterfrågan på språkspecifika AI-lösningar i en allt mer globaliserad värld.

För att testa den verkliga inferenshastigheten hos Croc- och Samba NOA-plattformarna använde talaren en längre text från ett av Paul Grahams brev, som var cirka 5 sidor lång. Prompten var att sammanfatta texten.

När den längre texten kördes genom Samba NOA:s Lama 3-modell, kunde plattformen bearbeta den med en hastighet på omkring 1 000 tokens per sekund, vilket talaren ansåg vara imponerande. På samma sätt var hastigheten omkring 1 200 tokens per sekund när samma text kördes genom Croc-plattformen.

Sammanfattningen som genererades av båda plattformarna var konsekvent och belyste de viktigaste punkterna i originaltexten. Talaren noterade att Croc fortfarande anses vara guldstandarden för inferenshastighet, men det är bra att se att andra plattformar som Samba NOA också är kapabla att generera text i liknande takt.

Talaren nämnde också att Croc erbjuder en gratis API som möjliggör interaktion inte bara med Lama 3 utan även andra modeller, och nyligen har de lagt till möjligheten att använda Visionmodeller. Samba NOA:s fokus verkar däremot vara mer på företagskunder, och användare skulle behöva registrera sig för ett betalkonto för att få tillgång till deras API, även om de har några öppna källkodmodeller tillgängliga för lokal experimentering.

Både Groq och SambaNova erbjuder imponerande språkmodeller och inferenshastigheter, vilket ger användarna övertygande alternativ för deras AI-behov. Groqs gratis API gör det möjligt för utvecklare att komma åt inte bara Lamda 3-modellen, utan även andra modeller i deras sortiment, inklusive möjligheten att använda Visionmodeller. Denna tillgänglighet gör Groq till ett attraktivt val för dem som vill experimentera och integrera AI-funktioner i sina projekt.

SambaNova:s fokus verkar däremot vara mer inriktat på företagsmarknaden. Även om de erbjuder en gratis lekplats för användare att utforska deras modeller, inklusive deras egna proprietära modeller som SambaLingo, tillhandahåller de för närvarande inte någon gratis API. Användare som är intresserade av att dra nytta av SambaNova:s teknik kommer att behöva registrera sig för ett betalkonto för att få tillgång till deras API.

Vad gäller prestanda har båda plattformarna visat imponerande inferenshastigheter, där SambaNova:s Lamda 3-modell konsekvent levererar omkring 1 000 tokens per sekund, medan Groqs prestanda kan nå upp till 1 200 tokens per sekund. Denna hastighet är anmärkningsvärd och visar på framstegen inom AI-hårdvara och -mjukvara.

I slutändan kommer valet mellan Groq och SambaNova att bero på användarens specifika behov och krav. Groqs gratis API och bredare modellurval kan locka utvecklare och forskare, medan SambaNova:s företagsfokus kan vara mer lämpligt för större organisationer med specifika AI-drivna affärsbehov.