Zyphra aztergai: AMDn trebatutako MoE eredu eraginkorrak, beren tamainak iradokitzen duena baino ahalmen handiagokoak
#Quasa #QUA #zyphra
Zyphra (Quasa.io/projects/zyphra helbidean aurkeztua) pila osoko superinteligentzia irekiko enpresa bat da, oinarritik bertatik AI sistema subiranoak, gardenak eta giza balioekin lerrokatuak eraikitzen dituena.
Eredu itxietan eta hornitzaile bakar baten hardwarean oinarritu beharrean, Zyphra enpresak adimen-dentsitatean jauzi handia egiten duten oinarrizko eredu ireki berritzaileak (ZAYA familia) garatzen ditu, eta gero Zyphra Cloud bidez eskaintzen ditu — erakundeei beren AI azpiegituraren gaineko benetako kontrola emanez.
Funtsean, Zyphra enpresak adimenaren eraginkortasunaren mugak zabaltzen ditu: abangoardiako arrazoiketa eskaintzen duten ereduak sortzen ditu, askoz parametro aktibo gutxiago erabiliz eta bestelako txipetan eraginkortasunez funtzionatuz.
Ezaugarri nabarmenen artean daude:
• ZAYA1-8B — Mixture-of-Experts eredu bat, 760M parametro aktibo soilik dituena (8.4B guztira), eta arrazoiketa konplexuko, matematikako eta programazioko errendimendu-probetan bere tamainari legokiokeena baino askoz emaitza hobeak lortzen dituena — sarritan pisu irekiko eredu askoz handiagoen parekoak edo hobeak.
• MoE++ arkitektura berritzailea — Compressed Convolutional Attention, bideratze aurreratua eta aurretiko zein ondorengo trebakuntzako berrikuntzak, FLOP bakoitzeko errendimendua maximizatzen dutenak.
• AMD oinarri duen trebakuntza — Aurretiko trebakuntza, tarteko trebakuntza eta doikuntza xehea hasieratik amaierara AMD Instinct MI300X GPUetan eta Pensando sare-teknologian egin dituzten eskala handiko lehen MoE ereduak — AI azpiegitura subiranoa eta hornitzaile anitzekoa prest dagoela frogatuz.
• Zyphra Cloud — Ekoizpenerako pila osoko plataforma, Zyphra Research ekimenaren berrikuntzak garatzaileei, enpresei eta hipereskalako hornitzaileei eskaintzen dizkiena, oztoporik gabeko hedapenarekin eta eskalatzearekin.
• Eredu multimodalak eta etorkizuneko ereduak — ZAYA-VL (ikusmena eta hizkuntza), ZAYA1-74B ereduen aurretiazko bertsioak, difusio bidezko hizkuntza-esperimentuak eta gehiago daude bide-orrian.
Aukera ezin hobea da AI ikertzaileentzat, AI subiranoa eskatzen duten enpresentzat, eredu irekietan oinarrituta lan egiten duten garatzaileentzat eta hornitzaile bakar bati lotuta egoteaz edo inferentzia-kostu izugarriez nekatuta dagoen edonorentzat. 2026 urtean, Zyphra superinteligentzia eraginkorraren, irekiaren eta hardware jakin batekiko independentea denaren aldeko apusturik zirraragarrienetako bat da.
Komunitateari izugarri gustatzen zaio:
“ZAYA1-8B zoramena da — 1B baino parametro aktibo gutxiagorekin ere, matematika eta programazioko errendimendu-probetan emaitza bikainak lortzen ditu, bere tamaina 10x duten ereduek zailtasunak dituzten horietan. Hau da adimen eraginkorraren etorkizuna.”
“Azkenean, benetako alternatiba bat NVIDIA hutsezko munduaren aurrean. Zyphra enpresak AMDn trebatutako ereduek frogatzen dute AI subiranoa posible izateaz gain — hemen dagoela jada.”
“Zyphra Cloud + ZAYA ereduak = zain geunden superinteligentzia irekiaren pila.”
Bereziki nabarmentzen da adimen-dentsitatean, arrazoiketa handia eskatzen duten zereginetan, kostu aldetik eraginkorra den inferentzian eta errendimenduari uko egin gabe benetan subiranoak diren AI sistemak eraikitzen.
Alde txarrak: Ereduak hasierako fasean daude oraindik (ZAYA1 bezalako bertsio berriak aurretiazko bertsioak dira); emaitzarik onenak lortzeko, sarritan proba garaiko konputazioa behar da, errendimendu gorena eskuratzeko; hodeiko plataforma osoaren erabilera enpresa-eskalan hedatzen ari da.
Oro har, 2026 urtean abangoardiako AI irekia, eraginkorra eta subiranoa nahi duten erakunde eta garatzaileentzat, Zyphra arlo horretako pila osoko eragilerik garrantzitsuenetako eta etorkizun handieneko bat da. Ereduak garatzeko beste laborategi bat izateaz harago — etorkizuneko superinteligentzia irekiaren azpiegitura osoa eraikitzen ari da.
Irabazi QUA saria Quasa bidez ere!
4.8/5 izar (bikaina berrikuntzagatik, eraginkortasunagatik eta subiranotasunari emandako garrantziagatik; ohar txiki batzuk eredu berrienen hasierako heldutasun-mailari buruz).























