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Insights

Technische Deep Dives, Branchenanalysen und Perspektiven zur KI-Inferenz vom Infercom-Team.

TechnikInferenzAPI
Determinismus ist das falsche Ziel: ein Praxisleitfaden für konsistente LLM-Ergebnisse
Temperature, top_p, top_k und repetition_penalty erklärt: warum ausgerechnet temperature=0 die Konsistenz gefährdet, warum die Batch-Größe Ihre Ausgabe verändert und wie Sie zu verlässlichen LLM-Ergebnissen kommen.20. September 202622 Min. Lesezeit
StrategieTechnikSicherheit
Open-Weight-KI-Modelle: Warum sie ein strategischer Vorteil sind
Open-Weight-Modelle wie Gemma und MiniMax treiben Ihre KI-Anwendungen an - und geben Ihnen Freiheiten, die proprietäre APIs nicht bieten können. Was Open Weight bedeutet, warum es Lock-in reduziert und wie es Ihnen die Kontrolle über Ihre Daten bewahrt.15. Juli 202612 Min. Lesezeit
TechnikPerformanceTechnologie
713 Tokens pro Sekunde: Die Architektur hinter Ultraspeed
Warum Dataflow-Architektur GPUs bei der LLM-Inferenz übertrifft. Technische Erklärung von Speicherengpässen, räumlicher Ausführung und dem Decode-Problem.27. Mai 202610 Min. Lesezeit
TechnikPerformanceInferenz
LLM Inference-Geschwindigkeit erklärt: TTFT, Durchsatz und was wirklich zählt
Wenn ein Anbieter mit 400 tok/s wirbt und ein anderer unter 200ms Latenz verspricht, messen sie verschiedene Dinge. Erfahren Sie, welche Metriken für Ihren Workload wichtig sind.26. Mai 20268 Min. Lesezeit
TechnikPerformance
Inference-Geschwindigkeit beim Agentic Coding: Warum Token-Durchsatz wichtig ist
Coding-Agents senden bei jedem Turn ihren ganzen Kontext als Input und erhalten jeweils nur einige hundert Output-Token zurück. Warum die Output-Geschwindigkeit bestimmt, wie lange Entwickler warten.15. Mai 20268 Min. Lesezeit
TechnikInferenzPerformance
Was 'Preis pro Token' Ihnen nicht verrät
Wenn Sie KI-Inferenz-Anbieter nur nach dem Token-Preis vergleichen, übersehen Sie die Faktoren, die Kosten und Leistung tatsächlich bestimmen.5. Mai 202612 Min. Lesezeit

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