Индустрия зашла в тупик гонки параметров. Большие модели стоят дорого, маленькие — недостаточно мощны. Нужен принципиально другой подход.
GPT-4, Claude Opus, Gemini Ultra стоят $30-60 за миллион токенов. Для production-нагрузок это неприемлемо. Компании разоряются на API-счетах.
Qwen 7B, Llama 3 8B, Phi-3 быстрые и дешёвые, но не справляются со сложными задачами. Галлюцинации, ошибки логики, плохой код.
Дообучение привязано к конкретной модели. Каждое улучшение требует новых данных, вычислений и времени. Нет универсального решения.
Вместо улучшения самой модели мы создаём интеллектуальный экзоскелет — harness, который усиливает любую LLM через рекурсивную оптимизацию.
Один harness работает с любой моделью. Gemini, GPT, Claude, Qwen — все получают одинаковый прирост точности.
Система тестирует стратегии, анализирует ошибки и автоматически улучшает пайплайн. Без файнтюнинга, только API.
Gemini 3.1 Pro: с 78.6% до 90.9%. Маленькие модели превращаются в флагманов через умный оркестратор.
Qwen 7B в harness = GPT-4 по качеству. Стоимость инференса падает с $30 до $0.30 за миллион токенов.
От живой модели с Искрой до готового Тоа с флагманской мощью. Процесс полностью автоматизирован.
Лёгкая LLM (Qwen 7B, Llama 3 8B) уже обладает интеллектом и потенциалом. Она компактная, быстрая и дешёвая. Но без защиты уязвима к ошибкам.
Meta-System анализирует задачу, генерирует базовый harness и рекурсивно оптимизирует его через API-тесты. Доспех подстраивается под модель.
Маленькая модель внутри мощного harness. Флагманская производительность, стабильная работа, предсказуемые результаты. Готов к production.
SGR-слой, рекурсивный оптимизатор, API-оркестратор. Каждый элемент усиливает модель без изменения её весов.
Детерминированный контроллер с white-list хуков и валидацией. Ограничивает модель только разрешёнными действиями.
Анализирует ошибки на тестовом датасете, генерирует улучшенные версии harness через мета-промпты. Цикл повторяется до сходимости.
Управляет цепочками запросов к LLM. Динамическое ветвление, self-correction, multi-step reasoning через стандартный API.
Собирает телеметрию: компиляция кода, прохождение тестов, логика ошибок. Передаёт данные оптимизатору для улучшений.
Финальный замороженный пайплайн под конкретный тип задач. Кодирование, reasoning, retrieval — разные harness для разных задач.
Абстракция над любой LLM. Один harness работает с Gemini, GPT, Claude, Qwen. Learn Once, Use Everywhere.
Реальные метрики на бенчмарках. Маленькая модель в harness превосходит большие флагманы без оптимизации.
Превратите вашу лёгкую LLM в непобедимого Тоа. Экономьте 99% на инференсе без потери качества.
Связаться с нами