La startup de investigación de modelos de idiomas grandes, Reka Ai Inc., anunció hoy que ha recaudado $ 110 millones en fondos nuevos respaldados por Nvidia Corp. y Snowflake Inc.
Fundada en 2022, Reka desarrolla modelos multimodales centrados en la capacitación ultraeficiente y la infraestructura de servicio para entregar inferencia a bajo costo.
La compañía ofrece múltiples modelos de IA que incluyen Reka Flashun modelo multimodal capaz de comprender movies, imágenes, texto y audio, que es el buque insignia de la familia de modelos de la compañía. Visión de Reka y Investigación de Reka son las plataformas de IA Agentic de la compañía que recientemente han ingresado a la disponibilidad basic que proporcionan capacidades de búsqueda de preguntas complejas y de búsqueda visible.
Según un informe Desde Bloomberg, la ronda de financiación precise en Transporta la valoración de la compañía a $ 1 mil millones, frente a aproximadamente $ 300 millones después de que la compañía recaudó $ 50 millones en una ronda de financiación que incluyó la participación del brazo de capital de riesgo de Snowflake.
El año pasado, Snowflake hizo oberturas para adquirir Reka, según los informes, a un precio más de tres veces mayor que su valoración en ese momento. Según Bloomberg, las conversaciones de acuerdo fueron eliminadas después de que ambas compañías decidieron avanzar de forma independiente, pero todavía tienen lazos hoy.
Vivek Raghunathan, vicepresidente de AI Engineering en Snowflake, le dijo a Bloomberg que Reka proporcionaría modelos de IA y otros servicios a la empresa.
“Muy pocos equipos en el mundo tienen la capacidad de construir lo que han construido”, dijo Raghunathan. “Casi todos en ese nivel de talento están en Openai, Meta o Anthrope. Reka es uno de los raros independientes, y han demostrado que pueden competir”.
Reka lanzó recientemente una versión de realización competitiva de Reka Flash 3.1 que la compañía dijo que muestra un alto rendimiento contra modelos de tamaño related como Quen3-32b y O3-Mini de OpenAI.
Reka Flash en sí es un modelo compacto de 21 mil millones de parámetros, que son las variables internas utilizadas por los modelos para tomar decisiones y también dar forma al tamaño basic de un modelo que impacta donde puede encajar. Usando un método llamado cuantificaciónla huella de memoria de un modelo se puede reducir, lo que permite que se ejecute con menos recursos, como dispositivos móviles o de borde.
Según la compañía, Reka Quant Permite una cuantificación casi sin pérdidas al procesar Reka Flash 3.1, reduciendo el tamaño significativamente con muy poca pérdida de rendimiento. Según la compañía Reka, Quant cut back el uso de recursos con solo una degradación promedio de 1.6 puntos en puntos de referencia de razonamiento difíciles. La siguiente rutina de cuantización de la siguiente de 6.7 puntos de degradación promedio.
La compañía ha crecido de 20 a 50 empleados durante el año pasado. Aunque inicialmente se centró en la creación de modelos eficientes, Reka también desarrolla herramientas para ayudar a las empresas con interfaces de IA y la lógica de aplicaciones.
Reka dijo que tiene la intención de utilizar la inversión para acelerar significativamente el desarrollo técnico en sus modelos y escalar sus plataformas multimodales, con el objetivo de la adopción y expansión empresarial más amplias de su alcance international.
Imagen: Pixabay
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