Guna model yang betul untuk kerja yang betul✎ Edit

👁 182 views
Guna model yang betul untuk kerja yang betul

Kalau pasukan AI anda tersangkut pada had model premium sebelum hari ke-7, itu bukan sekadar isu token.

Itu masalah unit economics dan seni bina.

Mungkin sudah tiba masanya kita susun semula strategi model.

Dari sudut operasi kami, ChatGPT Pro + Ollama jadi kombinasi paling praktikal. Model optimum seperti Luna dan DeepSeek V4.1 kami guna secara agresif untuk development, distillation dan bina sistem detached - manakala model lebih tinggi masuk hanya untuk audit akhir, validasi dan bagi arahan.

Dalam sebulan sahaja, kami siapkan 25 sistem detached, hampir separuh sudah berbentuk aplikasi, dan progress development kami kini lebih kurang 3× lebih pantas.

Kami juga bina AI agent sendiri dengan kebolehan smart routing, plus CLI berasaskan web dan protokol Telegram.

Jumlah kos operasi AI? Dalam sekitar RM200/bulan sahaja.

Dan bukan development saja. Staff kami guna stack yang sama untuk kerja harian, termasuk generate ribuan imej setiap minggu.

Jadi bahagian yang menarik bukan setakat kos AI yang lebih rendah.

Ia tentang apa yang berlaku bila model routing, agent dalaman dan sistem detached mula jadi infrastruktur sendiri - bukan bergantung pada satu model mahal untuk semua benda.

Mungkin token tak penat lagi. GPU pula yang fed up tengok kami. He he he.

Guna model yang betul untuk kerja yang betul. Simpan model paling kuat untuk audit dan arah tuju, dan jadikan intelligence yang berulang sebagai infrastruktur yang kita miliki sendiri.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Aina Malaysia

Dah hantar pada dua orang. Sebab 7.

Farid Malaysia

Useful. We are handling itu bukan sekadar isu token right now.

Siti Malaysia

The direction on itu masalah unit economics dan is spot on.

Artificial Intelligence

Article image
BioResearch Microbiology & cancer disease research intelligence 6 inputs → traceable research priorities Explore →
SmartCity AI-powered smart city infrastructure & operations 24 domains → one intelligent operating layer Explore →
IC DesignOps Repeatability, traceability & verification intelligence 21 detached services → 85% without LLM Explore →
SME AI Build AI capability inside your own SME 6 build tracks → in-house capability Explore →
AINNA Ecosystem

Keep exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, Agent, and NeuralOps ecosystem.

Current topic Artificial Intelligence Author profile Firdaus AINNA Main ecosystem hub Agent Private autonomous agent hub NeuralOps AI automation and business systems Lead form Start a pilot discussion
AINNA Agent AI

Deploy Our AINNA AI Agent

Linux is the core path, Windows is supported, and Android / Termux works as the companion layer.

14 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://ainna.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
CLICK ME

Site Sections

No section data available yet.

Sites with documented sections will appear here.