Jamba
SambaNova
Jamba
| Launched | 2014-3 |
| Pricing Model | |
| Starting Price | |
| Tech used | Google Analytics,Google Tag Manager,Webflow,Amazon AWS CloudFront,JSDelivr,Google Fonts,jQuery,Splide,Gzip,OpenGraph,HSTS |
| Tag | Language Learning,Translator |
SambaNova
| Launched | 2017-12 |
| Pricing Model | Free Trial |
| Starting Price | |
| Tech used | Google Analytics,Google Tag Manager,Cloudflare CDN,JSDelivr,jQuery,Splide,Gzip,OpenGraph,HSTS |
| Tag | Data Analysis,Data Science |
Jamba Rank/Visit
| Global Rank | 298069 |
| Country | United States |
| Month Visit | 131565 |
Top 5 Countries
Traffic Sources
SambaNova Rank/Visit
| Global Rank | 346549 |
| Country | United States |
| Month Visit | 99775 |
Top 5 Countries
Traffic Sources
Estimated traffic data from Similarweb
What are some alternatives?
Jamba 1.5 Open Model Family - Jamba 1.5 Open Model Family, разработанная компанией AI21, основана на архитектуре SSM-Transformer, обладает возможностью обработки длинных текстов, высокой скоростью и качеством, является лучшей среди аналогичных продуктов на рынке и подходит для корпоративных пользователей, работающих с большими объемами данных и длинными текстами.
Codestral Mamba - Codestral Mamba - это языковая модель, специализирующаяся на генерации кода, разработанная командой Mistral AI. Модель построена на архитектуре Mamba2 и обладает преимуществами линейного времени вывода и способностью моделировать теоретически бесконечные последовательности.
ktransformers - KTransformers – это open-source проект, разработанный командой KVCache.AI из Университета Цинхуа и компанией QuJing Tech, предназначенный для оптимизации логического вывода больших языковых моделей. Он снижает требования к аппаратному обеспечению, позволяя запускать модели с 671 миллиардом параметров на отдельных GPU с 24 ГБ VRAM, увеличивает скорость логического вывода (до 286 токенов/с на этапе предварительной обработки и 14 токенов/с на этапе генерации) и подходит для личного, корпоративного и академического использования.
Megatron-LM - Продолжающееся обучение исследовательских моделей трансформаторов в масштабе