Refiant Melancarkan Protea, Model AI Tetingkap Konteks 10 Juta Token, Tiada Senarai Tunggu Diperlukan

Permulaan pengoptimuman kecerdasan buatan Refiant Inc. telah melancarkan Protea, satu set model AI konteks panjang yang diketuai oleh tetingkap konteks 10 juta token yang menurut syarikat itu berada di kedudukan antara yang terbesar pernah disediakan untuk umum. Model tersebut disiarkan secara langsung pada 8 Julai 2026, di refiant.ai tanpa senarai tunggu dan tiada proses kelulusan.

Tetingkap konteks menentukan jumlah maklumat yang boleh disimpan oleh model dalam memori kerja sekaligus. Kebanyakan model AI terkemuka hari ini mengendalikan tidak lebih daripada beberapa ratus ribu token sebelum prestasi merosot, memaksa pembangun ke dalam penyelesaian yang memecahkan set data yang besar kepada serpihan. Refiant berkata Protea menaikkan siling itu dengan ketara. Untuk liputan berterusan pelancaran model AI dan arah aliran industri, pembaca boleh mendapatkan berita AI terkini di halaman utama kami.

Maksud 10 Juta Token dalam Amalan

Tetingkap konteks 10 juta token menghasilkan kira-kira 7.5 juta perkataan, atau kira-kira 15,000 halaman teks. Refiant merangka implikasi praktikal dengan jelas: keseluruhan pangkalan kod perusahaan boleh dimuatkan sekali gus, begitu juga arkib kawal selia penuh atau data percubaan klinikal bertahun-tahun yang sebelum ini perlu dicincang dan dimasukkan ke dalam model sekeping demi sekeping.

Syarikat meletakkannya dengan lebih konkrit. Sepuluh juta token boleh menyimpan sehingga lima tahun e-mel dan mesej Slack seseorang, atau beberapa dekad laporan dan fail mereka. Pasukan kejuruteraan boleh memuatkan pangkalan kod penuh dan menjalankan analisis dalam sehari. Penanggung insurans boleh menyaring tuntutan bertahun-tahun tanpa terlebih dahulu mengoyak data menjadi sebahagian.

Protea tersedia dalam tiga versi yang merangkumi 1 juta, 5 juta dan 10 juta token, memberikan fleksibiliti pembangun untuk memadankan saiz konteks dengan beban kerja dan belanjawan mereka.

Menangani Masalah Hilang-di-Tengah

Salah satu cabaran yang paling berterusan dengan tetingkap konteks yang besar ialah apa yang dipanggil masalah lost-in-the-middle, kelemahan yang didokumenkan di mana model kekal tepat pada permulaan dan penghujung input tetapi kehilangan jejak bahan yang terkubur di antara titik akhir tersebut. Refiant berkata Protea secara khusus menangani isu ini, walaupun syarikat itu belum lagi menerbitkan hasil penanda aras terperinci yang menunjukkan peningkatan.

Masalah lost-in-the-middle telah menjadi halangan yang ketara kepada penggunaan praktikal model konteks panjang. Walaupun model secara teknikal menerima berjuta-juta token, kebolehpercayaannya pada maklumat di tengah-tengah konteks itu sering dipersoalkan, mengehadkan utiliti dunia sebenar untuk tugas seperti analisis pangkalan kod penuh.

Diasaskan pada Pengoptimuman Swarm dan Carian Evolusi

Refiant diasaskan pada 2025 oleh Viroshan Naicker, Siddharth Gutta, dan Mathew Haswell. Naicker ialah seorang ahli matematik kuantum, manakala pengasas bersamanya berasal dari latar belakang penskalaan kewangan dan komersial. Pasukan itu berpendapat bahawa model AI moden sangat tidak cekap dan kaedah yang lebih baik sudah wujud secara semula jadi.

Pendekatan Refiant meminjam daripada pencarian evolusi dan tingkah laku kawanan, prinsip kecerdasan kolektif yang sama yang diperhatikan dalam kawanan burung, kumpulan ikan dan koloni semut. Syarikat itu mula-mula menggunakan pendekatan ini untuk memampatkan model, berjaya mengecilkan GPT-OSS-120B OpenAI untuk dijalankan pada MacBook Pro dengan hanya 12 gigabait RAM. Keputusan pemampatan tersebut membantu menjamin perkongsian penyelidikan dengan Imperial College London dan Pusat Kejuruteraan Sistem Proses Sargent University College London.

Pembiayaan dan Rancangan Masa Depan

Pelancaran Protea mengikuti pusingan benih $5 juta yang Refiant ditutup pada awal 2026, diketuai oleh VoLo Earth Ventures. Syarikat yang diasaskan Afrika Selatan itu kini berpangkalan secara komersial di United Kingdom.

Ketua Eksekutif Viroshan Naicker menyatakan bahawa AI konteks panjang telah diperkatakan selama lebih setahun tetapi tidak benar-benar tersedia secara komersial. Pengasas bersama dan Ketua Pegawai Produk Mathew Haswell menambah bahawa pelanggan mahukan model yang boleh mereka uji dan bina dengan bukannya lebih banyak senarai tunggu, kritikan langsung terhadap pendekatan akses berpagar yang diterima pakai oleh banyak makmal AI yang lebih besar.

Refiant berkata ia telah menjalankan prototaip dalaman pada 100 juta token, walaupun bagaimana untuk menanda aras itu dan mengubahnya menjadi produk masih menjadi persoalan terbuka. Keluaran Protea adalah yang pertama daripada tiga peringkat yang dirancang, dengan syarikat menjanjikan lebih banyak dalam masa tiga bulan.

Perlumbaan AI Konteks Panjang Semakin Panas

Refiant memasuki pasaran AI konteks panjang yang semakin kompetitif. Walaupun makmal utama telah mengembangkan tetingkap konteks secara beransur-ansur, kebanyakan model yang tersedia secara komersial masih beroperasi jauh di bawah ambang 10 juta token. Keputusan Refiant untuk melancarkan tanpa senarai tunggu dan akses segera mewakili kontras dengan pendekatan pelancaran berperingkat biasa di kalangan pesaing yang lebih besar.

Metodologi pengoptimuman kumpulan syarikat juga membezakannya daripada pesaing yang bergantung terutamanya pada penskalaan transformer konvensional. Sama ada algoritma yang diilhamkan oleh alam semula jadi boleh memberikan kelebihan prestasi yang berterusan pada skala pengeluaran masih belum dapat dilihat, tetapi rekod prestasi pemampatan Refiant dan perkongsian universiti memberikan kredibiliti kepada pendekatan tersebut.

Kekal Mendahului AI

Model Protea boleh didapati sekarang di refiant.ai. Untuk lebih banyak liputan dan analisis industri AI, lawati AI Buzz Wire.

Baca lebih banyak berita AI →