Стартап з оптимізації штучного інтелекту Refiant Inc. запустив Protea, набір моделей штучного інтелекту з довгим контекстом на чолі з контекстним вікном із 10 мільйонів токенів, яке, за словами компанії, є одним із найбільших, які коли-небудь були загальнодоступними. Моделі були представлені 8 липня 2026 року на refiant.ai без списку очікування та процесу затвердження.
Контекстні вікна визначають, скільки інформації модель може одночасно зберігати в робочій пам’яті. Більшість провідних моделей штучного інтелекту сьогодні обробляють не більше кількох сотень тисяч токенів, перш ніж продуктивність знизиться, що змушує розробників шукати обхідних шляхів, які розбивають великі набори даних на фрагменти. Refiant каже, що Protea значно піднімає цю стелю. Для постійного висвітлення випусків моделей ШІ та галузевих тенденцій читачі можуть знайти останні новини ШІ на нашій домашній сторінці.
Що означають 10 мільйонів токенів на практиці
Контекстне вікно з 10 мільйонів токенів дає приблизно 7,5 мільйонів слів або приблизно 15 000 сторінок тексту. Refiant чітко описує практичні наслідки: всю корпоративну кодову базу можна завантажити одночасно, як і повний нормативний архів або багаторічні дані клінічних випробувань, які раніше доводилося нарізати та вводити в модель частина за частиною.
Компанія формулює це ще більш конкретно. Десять мільйонів токенів можуть зберігати до п’яти років електронної пошти та повідомлень Slack однієї людини або десятиліття її звітів і файлів. Команда інженерів може завантажити повну кодову базу та провести аналіз за день. Страховик може просіяти багаторічні претензії без попереднього розбивання даних на частини.
Protea доступний у трьох версіях, які охоплюють 1 мільйон, 5 мільйонів і 10 мільйонів токенів, що дає розробникам можливість адаптувати розмір контексту до свого робочого навантаження та бюджету.
Вирішення проблеми «загубленості посередині».
Однією з найбільш постійних проблем із великими контекстними вікнами є так звана проблема втрати посередині, задокументована слабкість, коли моделі залишаються точними на початку та в кінці введення, але втрачають відстеження матеріалу, прихованого між цими кінцевими точками. Refiant каже, що Protea спеціально вирішує цю проблему, хоча компанія ще не опублікувала детальних результатів тестування, які демонструють покращення.
Проблема «загубленості посередині» була значною перешкодою для практичного впровадження моделей тривалого контексту. Навіть коли модель технічно приймає мільйони токенів, її надійність щодо інформації в цьому контексті часто була сумнівною, обмежуючи реальну корисність для таких завдань, як повний аналіз кодової бази.
Заснована на Swarm Optimization та Evolutionary Search
Refiant був заснований у 2025 році Вірошаном Найкером, Сіддхартом Гуттою та Метью Хасвеллом. Найкер є квантовим математиком, а його співзасновники мають досвід фінансування та комерційного масштабування. Команда стверджує, що сучасні моделі штучного інтелекту вкрай неефективні і що кращі методи вже існують у природі.
Підхід Refiant запозичує з еволюційного пошуку та поведінки роя ті самі принципи колективного інтелекту, що спостерігаються у зграях птахів, зграях риб і колоніях мурах. Компанія вперше застосувала цей підхід до стиснення моделі, успішно зменшивши GPT-OSS-120B OpenAI для роботи на MacBook Pro лише з 12 гігабайтами оперативної пам’яті. Ці результати стиснення допомогли забезпечити науково-дослідницьке партнерство з Імперським коледжем Лондона та Сарджентським центром інженерії технологічних систем Лондонського університетського коледжу.
Фінансування та плани на майбутнє
Запуск Protea відбувся після стартового раунду на 5 мільйонів доларів, який Refiant закрив на початку 2026 року під керівництвом VoLo Earth Ventures. Компанія, заснована в Південній Африці, зараз комерційно базується у Великобританії.
Виконавчий директор Вірошан Найкер зазначив, що про довгоконтекстний штучний інтелект говорять більше року, але він насправді не був комерційно доступним. Співзасновник і директор із продуктів Метью Хасвелл додав, що клієнтам потрібні моделі, які вони можуть тестувати та створювати, а не додаткові списки очікування, що є прямою критикою підходу закритого доступу, прийнятого багатьма великими лабораторіями ШІ.
Refiant сказав, що вже запустив внутрішній прототип із 100 мільйонами токенів, хоча питання про те, як порівняти його та перетворити на продукт, залишається відкритим. Випуск Protea є першим із трьох запланованих етапів, і компанія обіцяє більше протягом трьох місяців.
Перегони штучного інтелекту з довгим контекстом розпалюються
Refiant виходить на дедалі більш конкурентоспроможний ринок ШІ з довгим контекстом. У той час як основні лабораторії поступово розширюють контекстні вікна, більшість комерційно доступних моделей все ще працюють значно нижче порогу в 10 мільйонів токенів. Рішення Refiant запустити без списку очікування та негайного доступу є контрастом до підходу поетапного розгортання, поширеного серед більших конкурентів.
Методологія ройової оптимізації компанії також відрізняє її від конкурентів, які покладаються переважно на звичайне масштабування трансформаторів. Чи зможуть алгоритми, створені за принципом природи, забезпечувати стійкі переваги в продуктивності у масштабах виробництва, ще належить з’ясувати, але послужний список Refiant щодо стиснення та партнерство з університетами надають цьому підходу довіру.
Будьте попереду ШІ
Моделі Protea вже доступні на refiant.ai. Щоб дізнатися більше про галузь штучного інтелекту й аналіз, відвідайте AI Buzz Wire.
Читати більше новин AI →
