Startup zajmujący się optymalizacją sztucznej inteligencji Refiant Inc. uruchomił Protea, zestaw długokontekstowych modeli sztucznej inteligencji obsługiwanych przez okno kontekstowe zawierające 10 milionów tokenów, które według firmy należy do największych, jakie kiedykolwiek udostępniono publicznie. Modelki zostały opublikowane 8 lipca 2026 r. na stronie refiant.ai bez listy oczekujących i bez procesu zatwierdzania.

Okna kontekstowe określają, ile informacji model może jednocześnie przechowywać w pamięci roboczej. Większość wiodących obecnie modeli sztucznej inteligencji obsługuje nie więcej niż kilkaset tysięcy tokenów, zanim wydajność ulegnie pogorszeniu, co zmusza programistów do stosowania obejść, które dzielą duże zbiory danych na fragmenty. Refiant twierdzi, że Protea znacznie podnosi ten sufit. Aby na bieżąco relacjonować premiery modeli sztucznej inteligencji i trendy branżowe, czytelnicy mogą znaleźć najnowsze wiadomości dotyczące sztucznej inteligencji na naszej stronie głównej.

Co 10 milionów tokenów oznacza w praktyce

Okno kontekstowe zawierające 10 milionów tokenów zawiera około 7,5 miliona słów, czyli około 15 000 stron tekstu. Refiant przedstawia praktyczne implikacje w surowy sposób: można załadować całą bazę kodu przedsiębiorstwa na raz, podobnie jak pełne archiwum regulacyjne lub dane z lat badań klinicznych, które wcześniej musiały być pocięte i wprowadzone do modelu kawałek po kawałku.

Firma stawia to jeszcze bardziej konkretnie. Dziesięć milionów tokenów może przechowywać e-maile i wiadomości Slack jednej osoby przez pięć lat lub raporty i pliki przez dziesięciolecia. Zespół inżynierów mógłby załadować pełną bazę kodu i przeprowadzić analizę w ciągu jednego dnia. Ubezpieczyciel może przeglądać lata roszczeń bez uprzedniego dzielenia danych na kawałki.

Protea jest dostępna w trzech wersjach obejmujących 1 milion, 5 milionów i 10 milionów tokenów, zapewniając programistom elastyczność w dopasowaniu rozmiaru kontekstu do ich obciążenia pracą i budżetu.

Rozwiązanie problemu zagubienia w środku

Jednym z najbardziej utrzymujących się wyzwań związanych z dużymi oknami kontekstowymi jest tak zwany problem zagubienia w środku – udokumentowana słabość polegająca na tym, że modele zachowują dokładność na początku i na końcu danych wejściowych, ale gubią materiał ukryty pomiędzy tymi punktami końcowymi. Refiant twierdzi, że Protea specjalnie rozwiązuje ten problem, chociaż firma nie opublikowała jeszcze szczegółowych wyników testów porównawczych wykazujących poprawę.

Problem zagubienia w środku stanowi istotną przeszkodę w praktycznym przyjęciu modeli o długim kontekście. Nawet jeśli model z technicznego punktu widzenia akceptuje miliony tokenów, jego wiarygodność na podstawie informacji znajdujących się w tym kontekście często jest wątpliwa, co ogranicza użyteczność w świecie rzeczywistym w przypadku zadań takich jak analiza pełnej bazy kodu.

Założona w oparciu o optymalizację roju i poszukiwania ewolucyjne

Firma Refiant została założona w 2025 roku przez Viroshana Naickera, Siddhartha Guttę i Mathew Haswella. Naicker jest matematykiem kwantowym, a jego współzałożyciele mają doświadczenie w finansach i skalowaniu komercyjnym. Zespół argumentuje, że nowoczesne modele sztucznej inteligencji są głęboko nieefektywne i że w przyrodzie istnieją już lepsze metody.

Podejście Refianta czerpie z poszukiwań ewolucyjnych i zachowań roju, czyli tych samych zasad inteligencji zbiorowej, które można zaobserwować w stadach ptaków, ławicach ryb i koloniach mrówek. Firma po raz pierwszy zastosowała to podejście do kompresji modelu, skutecznie zmniejszając GPT-OSS-120B OpenAI, aby działał na MacBooku Pro z zaledwie 12 gigabajtami pamięci RAM. Wyniki kompresji pomogły w nawiązaniu współpracy badawczej z Imperial College London i Sargent Center for Process Systems Engineering przy University College London.

Finansowanie i plany na przyszłość

Premiera Protea następuje po rundzie zalążkowej o wartości 5 milionów dolarów, którą Refiant zakończył na początku 2026 r., pod przewodnictwem VoLo Earth Ventures. Firma założona w Republice Południowej Afryki ma obecnie siedzibę w Wielkiej Brytanii.

Dyrektor naczelny Viroshan Naicker zauważył, że o sztucznej inteligencji o długim kontekście mówi się od ponad roku, ale tak naprawdę nie jest ona dostępna komercyjnie. Współzałożyciel i dyrektor ds. produktu Mathew Haswell dodał, że klienci wolą modele, które mogą testować i budować, korzystając z większej liczby list oczekujących, co stanowi bezpośrednią krytykę podejścia do dostępu zamkniętego przyjętego przez wiele większych laboratoriów zajmujących się sztuczną inteligencją.

Refiant stwierdził, że uruchomił już wewnętrzny prototyp o wartości 100 milionów tokenów, chociaż otwartym pytaniem pozostaje, w jaki sposób przeprowadzić testy porównawcze i przekształcić go w produkt. Wydanie Protei jest pierwszym z trzech planowanych etapów, a firma obiecuje więcej w ciągu trzech miesięcy.

Wyścig AI w długim kontekście nabiera tempa

Refiant wkracza na coraz bardziej konkurencyjny rynek sztucznej inteligencji o długim kontekście. Chociaż główne laboratoria stopniowo rozszerzają okna kontekstowe, większość dostępnych na rynku modeli nadal działa znacznie poniżej progu 10 milionów tokenów. Decyzja firmy Refiant o uruchomieniu bez listy oczekujących i natychmiastowego dostępu stanowi kontrast w stosunku do podejścia polegającego na etapowym wdrażaniu, powszechnego wśród większych konkurentów.

Metodologia optymalizacji roju firmy wyróżnia ją także na tle konkurentów, którzy opierają się przede wszystkim na konwencjonalnym skalowaniu transformatorów. Czas pokaże, czy algorytmy inspirowane naturą mogą zapewnić trwałą poprawę wydajności na skalę produkcyjną, ale osiągnięcia firmy Refiant w zakresie kompresji i partnerstwa uniwersyteckie dodają wiarygodności temu podejściu.

Wyprzedź sztuczną inteligencję

Modele Protea są już dostępne na stronie refiant.ai. Więcej informacji i analiz dotyczących branży AI można znaleźć na stronie AI Buzz Wire.

Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →