AGmind Systems Lab

Լոկալ AI-ի որակավորումը որպես ամբողջական համակարգ։

Երկաթի ու սոֆթի ճշգրիտ տարբերակներ, մոդելների արտեֆակտներ, ֆիքսված ծանրաբեռնվածություններ, չափված աշխատանքային սահմաններ, հայտնի ձախողումներ և վերարտադրելի deployment բաղադրատոմսեր։

Սարքի սպեցիֆիկացիան ասում է, թե որքան հիշողություն կա դրա մեջ։ Դեմո-բենչմարկը տալիս է մեկ թիվ։ Ոչ մեկը, ոչ մյուսը չի պատասխանում, թե արդյոք կարելի է շահագործել ձեր ճշգրիտ մոդելն ու runtime-ը ձեր իրական ծանրաբեռնվածության տակ։ AGmind Systems Lab-ը ստուգում է համակարգն ամբողջությամբ և յուրաքանչյուր եզրակացություն սահմանափակում է նրանով, ինչ իրականում գործարկվել է։

Ստուգված կոնֆիգուրացիաներ

Բոլոր կոնֆիգուրացիաները →

Ինչ է որակավորում AGmind-ը

Առայժմ գիտակցաբար չենք առաջարկում

Սրանք պրոդուկտ կդառնան միայն այն ժամանակ, երբ վճարովի պահանջարկն ապացուցի, որ դրանք պետք են՝

  • AGmind Reference Stack demand gate-ից հետո
  • Release Revalidation Channel demand gate-ից հետո
  • BenchOps demand gate-ից հետո

Ձախողումներ և ուղղումներ

Բացասական արդյունքներն այստեղ լաբորատորիայի լիարժեք պրոդուկտ են։ Վճարովի թեստը, որը հերքել է հայտարարությունը, հրապարակվում է (անկախ ռեժիմում) նույն խստությամբ, ինչ հաստատումը։ Errata-ում գրանցվում է հրապարակված արդյունքների յուրաքանչյուր ուղղում։

Errata քաղաքականությունը →

Մեթոդաբանություն

Յուրաքանչյուր որակավորում անցնում է նույն վերահսկվող պրոցեսով՝ համաձայնեցված հարց, սառեցված տարբերակներ և workload, մետրիկաներ և բացառման կանոններ՝ ֆիքսված գործարկումներից առաջ (հրապարակային նախագրանցում՝ ֆլագմանից սկսած), պահպանված ձախողումներ ու անվավեր գործարկումներ, սահմանափակ եզրակացություն և վերարտադրելի evidence bundle։ Ամեն headline թիվ կրում է ապացույցի մակարդակ, որն ասում է, թե որքան չափում կա դրա հետևում — մեկ գործարկման արդյունքները նշվում են որպես այդպիսին և երբեք չեն ներկայացվում որպես կրկնված; ձախողված հարցումները մնում են հայտարարի մեջ։

Կարդալ մեթոդաբանությունը →

Workload-ների գրադարան

Որակավորումը գործարկվում է ֆիքսված, տարբերակավորվող workload-ների վրա, ոչ թե պատահական պրոմպտների։ Բոլոր v1 workload-ները սևագիր են, քանի դեռ դրանց կորպուսները, հեշերը և acceptance ստուգումները սառեցված չեն։

Լաբորատորիայի երկաթը

Ստենդները, որոնք իրականում կան լաբորատորիայում՝ իրենց սահմանափակումներով։ Ոչ մի արդյունք չի ընդհանրացվում թեստավորված յունիթից և տարբերակներից դուրս։

Ստենդ Սպեցիֆիկացիա Դեր Սահմանափակում Կարգավիճակ
2× Beelink GTR9 Pro — AMD Strix Halo Ryzen AI Max+ 395, 128 ԳԲ LPDDR5X-8000 unified, Radeon 8060S (gfx1151), երկու 10GbE — երկու առևտրայնորեն նույնական յունիթ Որակավորման ֆլագմանային թիրախ. backend-երի համեմատություն (Vulkan vs ROCm), վերարտադրում յունիթից յունիթ, multi-slot serving, RAG-ծառայություններ Երկու յունիթը չի ներկայացնում ամբողջ արտադրական խմբաքանակը online
2× NVIDIA DGX Spark — GB10 GB10 Grace Blackwell, 20-միջուկանի Arm, 128 ԳԲ unified, sm_121, ConnectX-7 — միացված կետ առ կետ 200G RoCE-ով aarch64/sm_121 տեղափոխելիություն, multi-node տոպոլոգիաներ, long-context և speculative decoding Թանկ ու նեղ ստենդ; արդյունքները չեն ընդհանրացվում datacenter-ի Blackwell-ի վրա online
RTX 5090 workstation Սպառողական Blackwell, 32 ԳԲ GDDR7, x86 հոսթ Հսկիչ CUDA-գիծ, fine-tuning/դիստիլյացիա, բազային չափումներ սպառողական GPU-ի վրա Մեկ կոնֆիգուրացիա; ոչ enterprise-սերվեր online
Apple M1 Max, 64 GB Apple Silicon, 64 ԳԲ unified, macOS / MLX-գիծ Apple/MLX smoke-թեստեր և փոքր միջպլատֆորմային խարիսխներ Ոչ Apple-ի ընթացիկ բարձրակարգ սերունդը online
MacBook Pro — Apple M4 Pro, 24 GB Apple Silicon M4 Pro, 24 ԳԲ unified, macOS / MLX-գիծ Apple-ի ընթացիկ սերնդի խարիսխ. նոութբուքի դասի լոկալ ինֆերենս, MLX-ի և llama.cpp Metal-ի համեմատություններ 24 ԳԲ-ը սահմանափակում է մոդելի չափը; նոութբուքի ջերմային ռեժիմ, ոչ դեսկթոփի online
Laptop — Ryzen 9 9955HX + RTX 5070 Ti Ryzen 9 9955HX (Zen 5, 16 միջուկ), RTX 5070 Ti Laptop 12 ԳԲ GDDR7, 32 ԳԲ DDR5 Դիսկրետ GPU-ով նոութբուքների գիծ. մոբայլ Blackwell CUDA, ինֆերենս VRAM-ի դեֆիցիտի պայմաններում և offload-սցենարներ unified-հիշողությամբ մեքենաների դիմաց 12 ԳԲ VRAM-ը միջին մոդելների համար ստիպում է offload; նոութբուքի ջերմային ռեժիմ online

Պատվիրել որակավորում

Դուք գնում եք վերահսկվող պրոցես, ոչ թե դրական արդյունք։ Վճարը կախված չէ վճռից, ֆինանսավորումը բացահայտվում է, իսկ անկախ թեստերն առանձնացված են commissioned engineering-ից։