Guna model yang betul untuk kerja yang betul✎ Edit

👁 234 views
Guna model yang betul untuk kerja yang betul

Dalam perancangan produksi dan operasi, bila pasukan AI anda mula tersentuh had model premium sebelum hari ke-7, itu bukan sekadar masalah token.

Itu adalah masalah unit economics dan seni bina operasi.

Mungkin sudah tiba masa anda susun semula strategi model, sama seperti kita susun semula routing kerja bila satu stesen jadi bottleneck.

Bagi kami di AINNA, ChatGPT Pro + Ollama jadi kombinasi paling praktikal. Kami guna model optimum seperti Luna dan DeepSeek V4.1 secara agresif untuk pembangunan, distillation dan bina sistem detached - sementara model lebih tinggi masuk hanya untuk audit akhir, validasi dan bagi arahan kerja.

Dalam tempoh sebulan sahaja, kami bina 25 sistem detached, hampir separuh sudah berasaskan app, dan kemajuan pembangunan kami kini kira-kira 3× lebih pantas.

Kami juga bangunkan AI agent dengan keupayaan smart routing, serta web-based CLI dan Telegram protocol.

Jumlah kos operasi AI? Sekitar RM200/month sahaja.

Dan bukan pembangunan sahaja. Staf kami guna stack yang sama untuk kerja harian, termasuk menjana ribuan imej setiap minggu.

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

Ia tentang apa yang berlaku apabila model routing, internal agents dan sistem detached mula menjadi infrastruktur anda sendiri - bukan lagi bergantung pada satu model mahal untuk semua perkara.

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 hala tuju, dan jadikan kecerdasan yang boleh diulang sebagai infrastruktur yang anda miliki.

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
Narin Thailand

พูดตรง ๆ 7 ก็น่าสนใจ

Suda Thailand

Clearer than the vendor decks I get about kami bina 2 25.

Miguel Philippines

Kung may kasunod tungkol sa 7, babasahin ko iyon.

Liza Philippines

First piece I have read that treats distillation dan bina sistem detached honestly.

Omar United Arab Emirates

Good write-up. sementara model lebih tinggi masuk alone was worth the read.

Layla Jordan

itu bukan sekadar masalah token is the part I would forward to my boss.

Kenji Japan

The framing around mungkin sudah tiba masa anda is better than I expected.

Sofia Spain

Useful. We are dealing with sebelum hari ke- 7 right now.

Artificial Intelligence

Article image
Edge AI IoT & embedded Linux intelligence at the edge 14 edge agents → offline-capable Explore →
IC DesignOps Repeatability, traceability & verification intelligence 21 detached services → 85% without LLM Explore →
Robotics Governed robotics at the industrial edge Perception → safety gateway → controller 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 Siti Nur Najiha 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.