ailin¹
Ailin¹

Колективний інтелект: наступна межа ШІ

101 986 моделей з різними можливостями, разом як один справжній Колективний інтелект.

Від конкуренції до співпраці: Епоха колективного інтелекту

Щомиті обирати стає важче, і страх помилитися паралізує команди та компанії. І вибір ніколи не закінчується. Лабораторії випускають нові провідні моделі одночасно і без пауз. Кожен реліз заново запускає оцінювання, тестування, ціноутворення. Ми називаємо це Model Fatigue: виснаженням від ставки на модель, яка постійно втрачає чинність. Тим часом ринок затоплює світ результатами дедалі досконалішими і дедалі знеособленішими. Вартість фільтрації перекладається на вас, на ваш бізнес, у світі, який навчився дивитися на все з недовірою. Ми називаємо це AI Slop. Ми не біжимо в цій гонці. Ми змінили гру. Саме тому ми віримо і довели, що наступна межа ШІ колективна.

Це не гасло. Це наука: структурована різноманітність перемагає поодиноку експертизу. Condorcet це довів. Hong and Page це виміряли. Ми перетворили це на продукт: моделі, які міркують незалежно, перевіряють одна одну і сходяться на єдиній перевірюваній відповіді, через різні колективні стратегії, що спираються на десятиліття досліджень.

Мета полягає не в тому, щоб використовувати більше моделей. Мета полягає в тому, щоб різні інтелекти краще працювали разом.

Це і є колективний інтелект. Модель лише компонент. Колектив і є інтелектом. Ailin¹ і є цим колективом.

Ailin¹ Collective: механізм, що стоїть за доказом

Ailin¹ народжений, щоб бути колективним інтелектом. Маршрутизація, виявлення, оркестрація та верифікація є механізмами, які йому служать. Спираючись на 101 986 виявних ідентифікаторів моделей, кожен запит маршрутизується через одну з 31 зареєстрованих стратегій оркестрації: одна модель, коли важлива швидкість, кілька скоординованих моделей, коли важлива коректність, які міркують, сперечаються та перехресно перевіряють одна одну. Ми називаємо Collective Foundation Model еволюцією foundation model крізь призму нашої тези колективного інтелекту: фундамент перестає бути однією моделлю, навченою для всього, і стає скоординованим пулом під шаром ухвалення рішень. Це пропрієтарна архітектура з власним стеком foundation model, і родина ailin долучається до цього пулу в міру дозрівання.

Кожна колективна відповідь розкриває рішення: які моделі працювали, що їх координувало, скільки це коштувало. Вам не потрібно вірити на слово: ви перевіряєте.

Foundation Model Одна модель, навчена для всього
Collective Foundation Model Шар прийняття рішень Скоординований пул, 101 986 ідентифікаторів Стек ailin приєднується до пулу в міру дозрівання
  • Які моделі виконувалися
  • Яка стратегія їх координувала
  • Яка вартість колективу
Створюйте з колективним інтелектом

Виміряно проти найбільших моделей світу. І публічно.

Ми протестували колектив проти GPT-5.5-pro, Claude Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro та Grok 4.3, з оцінюванням за об'єктивними, машинно-перевірюваними відповідями, а не за смаком судді. Підсумок: колектив перевершив усі чотири моделі, у перевірюваному та відтворюваному експерименті. Перегляньте репозиторій.

⭐ Приєднуйтеся до 219 прихильників на GitHub

Ailin¹ Collective: Рушій за кожною відповіддю

Кожен запит проходить через один і той самий каскад маршрутизації до виклику першої моделі, каскад, який може звертатися до колективних стратегій, заснованих на рецензованих дослідженнях групового ухвалення рішень, серед них Теорема Condorcet про присяжних і Теорема різноманітності прогнозів Hong and Page. Назвіть точно, чого ви хочете, і це буде виконано негайно. Не скажете нічого, і рішення прийме каскад.

Найкращий результат не є чорною скринькою. Це два важелі під вашим контролем.

П'ять чат-аліасів покривають увесь діапазон, від миттєвої однієї моделі до консенсусу з п'яти моделей. Рамки задають два незалежні поля: max_cost встановлює верхню межу, quality_target встановлює нижню. Задайте одне, друге або обидва. Стеля застосовується до виклику будь-якої моделі; нижня межа спрямовує кожне рішення про маршрутизацію до неї.

Більшість платформ видає список моделей і називає це вибором. Ailin¹ дає два незалежні важелі, а не один повзунок: наскільки якісною має бути відповідь і скільки ви готові витратити, щоб її отримати.

  • Обмежте витрати і дозвольте якості знайти власний рівень.

  • Спрямовуйте до нижньої межі якості та дозвольте вартості слідувати за попитом.

  • Зафіксуйте точний коридор між ними.

Аліаси маршрутизації Ailin¹ Collective, що кожен із них оптимізує, типова вартість і коли його застосовувати
Аліас Що оптимізує Типова вартість Коли застосовувати
ailin-auto Збалансована відповідність, рішення для кожного запиту окремо Звичайна Варіант за замовчуванням. Немає обмежень, окрім збалансованих вартості та якості.
ailin-best Якість, вартість не обмежена Найвища Робота, критична до коректності, де вартість не є визначальним обмеженням.
ailin-fast Затримка, одна модель Низька Інтерактивні сценарії із суворим бюджетом затримки.
ailin-economy Вартість, із застосуванням жорсткої верхньої межі Найнижча Фонова робота великого обсягу
ailin-consensus Коректність через незалежну перехресну перевірку Вища, навмисно Непомітно помилкова відповідь є саме тим режимом збою, за усунення якого ви платите.

Кожна відповідь повертає походження рішення у ailin_metadata: strategy_used, models_used та cost_usd, тож рішення маршрутизації можна перевірити, а не приймати на віру.

Запит: ваш наявний клієнт OpenAI, змінено лише один рядок

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ailin.one/v1",
    api_key="YOUR_KEY",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="ailin-consensus",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
    extra_body={"max_cost": 0.15}
)

Відповідь

{
  "ailin_metadata": {
    "strategy_used": "ailin-consensus",
    "models_used": [
      "gpt-5.5-pro",
      "claude-opus-4.8",
      "gemini-3.1-pro"
    ],
    "final_decider_model_id": "claude-opus-4.8",
    "final_decider_role": "synthesizer",
    "cost_usd": 0.0842,
    "subcalls": [
      { "model_id": "gpt-5.5-pro", "role": "voter", "cost_usd": 0.0301, "latency_ms": 1840, "success": true },
      { "model_id": "claude-opus-4.8", "role": "synthesizer", "cost_usd": 0.0288, "latency_ms": 2010, "success": true },
      { "model_id": "gemini-3.1-pro", "role": "voter", "cost_usd": 0.0253, "latency_ms": 1650, "success": true }
    ]
  }
}

Як Ailin¹ Collective ухвалює рішення: шар ухвалення рішень ШІ

Багатошаровий каскад, який оцінюється від найшвидшого шару до найповільнішого. Кожен запит розв'язується настільки рано, наскільки це безпечно, тож прості запити вирішуються швидко, а складніші задіюють глибші шари.

До каскаду: семантичний кеш Запит, що є майже дублікатом нещодавнього, миттєво отримує закешовану відповідь. Тріаж і всі шість шарів нижче не просто скорочуються, а повністю пропускаються.

  1. Явна маршрутизація

    Ви назвали це самі, аліас, модель або стратегію, тому цей шар розв'язує запит миттєво. Він завжди має перевагу над кожним шаром нижче, а якщо назване неможливо реально виконати, запит одразу завершується помилкою замість того, щоб тихо перейти до чогось іншого.

  2. Тріаж

    Окрема виділена модель зчитує намір і складність завдання та рекомендує стратегію ще до запуску будь-якої моделі колективу. Це реальний аналіз, а не таблиця пошуку, тож він коштує окремого (невеликого) реального виклику.

  3. Архів конфігурацій

    Розблоковується після 5 зафіксованих результатів

    Щойно для ніші завдань зафіксовано щонайменше 5 результатів, Ailin¹ Collective повторно використовує те, що вже довело ефективність, а не виводить рішення заново.

    Не єдиний вибір із чорної скриньки: банк найкращих конфігурацій, які відстежуються за 6 осями оптимізації, якість, економічність, швидкість, баланс, надійність, якість на токен, для цієї ніші, тож повторно використовуються саме ті стратегія та набір моделей, які реально перемогли за виміром, важливим для вашого запиту.

  4. Межа вартості / якості / затримки

    Розблоковується після 3 зафіксованих результатів

    Оптимізує багатоцільовий компроміс (якість, вартість, швидкість, частка успішних виконань) напряму, щойно накопичено достатньо історії, навіть якщо точний збіг за нішею завдань ще не підтверджено.

  5. Вивчена перевага стратегій

    Розблоковується після 5 зафіксованих результатів

    Бандит на основі Thompson Sampling зважує стратегії за їхніми реальними виміряними результатами з часом, уточнюючи власні значення каскаду за замовчуванням, і сам себе перевіряє: якщо його загальний виміряний показник винагороди падає нижче 95% від найкращого знімка, який він коли-небудь зафіксував, бандит автоматично відкочує весь свій навчений стан до цього найкращого відомого знімка.

  6. Резервна евристика

    Якщо жоден шар вище не розв'язує запит, детермінована евристика з оцінюванням обирає стратегію за типом завдання, складністю та доступним пулом моделей. Визначення стратегії завжди завершується рішенням, яке фіксується у strategy_used.

Після каскаду: шлюз керування вартістю Що б не обрали шари з 1 по 6, якщо ви не скористалися явною маршрутизацією, останній контроль усе одно може понизити дорогий колективний вибір до однієї моделі, коли оцінена вигода не долає встановлену планку. Пропустити й цю перевірку може лише явний запит.

Шари з 3 по 5 розблоковуються незалежно один від одного, у міру накопичення історії використання для конкретної ніші завдань: від 3 зафіксованих результатів для межі вартості, якості та затримки до 5 для архіву конфігурацій і бандита вивченої переваги; до того моменту рішення ухвалює детермінована й перевірювана евристика шару 6, щоразу, коли шари 1 і 2 не розв'язали запит раніше.

31 стратегія. Кожна спирається на дослідження.

Десятки способів, як моделі можуть мислити разом, кожен перевірюваний. Різним завданням потрібні різні форми колективних міркувань.

Жодна з них не є довільною. Кожна стратегія в каталозі відповідає конкретному названому результату з досліджень координації або колективних рішень, а не внутрішньому здогаду, вбраному в наукову форму.

  • consensus

    Теорема Кондорсе про присяжних (1785): голосування більшістю у групі від 3 до 5 моделей, із нижнім порогом різноманітності, щоб згода не виникала з клонованих міркувань.

  • diversity-ensemble

    Теорема різноманітності прогнозів Хонга і Пейджа (PNAS, 2004): формує команду, яка за самою побудовою максимізує різноманітність за всіма осями.

  • debate

    Моделі сперечаються у структурованих раундах за участі модератора.

  • swarm-explore

    Паралельне дослідження, яке тріаж автоматично обирає для відкритих завдань проєктування та архітектури.

  • stigmergic-refinement

    Збіжність через спільний артефакт замість голосування; тріаж автоматично обирає її для письмових завдань високої складності.

  • expert-panel

    Незалежний багаторольовий огляд перед видачею відповіді; до нього можна звернутися напряму для запитів із високою потребою в перевірці.

  • tri-role-collective

    Planner, Solver, Auditor: детермінований скінченний автомат, а не навчений координатор, який структурно блокує можливість того, щоб Auditor був тією самою моделлю або тим самим проходом міркування, що щойно видав відповідь як Solver.

  • +24 додаткових стратегій

Ви не обираєте модель. Це робить Ailin¹ Collective.

Простота, коли завдання просте. Глибина, коли це не так. Ви задаєте межі, Ailin¹ Collective вирішує в їх межах, а одне поле завжди перевизначає рішення. Творчі завдання за замовчуванням виконує одна модель. Перевірювані виконує колектив.

Вам ніколи не доводиться вирішувати, чи потрібна запиту одна модель, чи п'ять. Кожен запит проходить через Ailin¹ Collective, той самий каскад маршрутизації, що стоїть за ailin-auto, до виклику першої моделі. Точно знаєте, чого хочете? Назвіть це: аліас на кшталт ailin-fast, конкретну модель або strategy: "single", і Ailin¹ Collective виконає це негайно, без узгоджень і без додаткової затримки. Не скажете нічого, і каскад сам прочитає завдання та обере форму, яка йому відповідає. Запуск однієї моделі через Ailin¹ не є запасним варіантом чи пониженням. Це повноцінний шлях, до якого Ailin¹ Collective вдається постійно і свідомо.

Одна модель

Єдиний послідовний голос від початку до кінця. Нижча вартість, нижча затримка і точно така сама доступність, як в альтернативи.

ailin-fast

Багатомодельний колектив

Незалежні учасники працюють паралельно, перепровіряються і зводяться синтезатором, перш ніж ви побачите єдину відповідь, так що незгода ловиться до того, як дійде до вас, а не після.

ailin-consensus

А як же творча робота і рефакторинг?

На об'єктивно перевірюваних завданнях, де відповіді перевіряє машина, а не смак, перемагає саме колектив. У відкритих творчих завданнях так само чітко перемагає одна вдало обрана модель. Саме для цього існує тріаж: каскад не усереднює типи завдань, він їх розрізняє. Творча робота за замовчуванням іде через одну модель. Перевірювана робота йде через колектив.

Перевірювані завдання 97%

точність (37 із 38), проти показників від 68 до 82% для окремих провідних моделей. Верифікатор жодного разу не пропустив неправильну відповідь за всі три повні раунди.

Вибір між простим і ретельним не вимагає запам'ятовувати, коли що застосовувати. Ви кажете те, що знаєте, Ailin¹ Collective доповнює те, чого ви не сказали, а перевизначення завжди на відстані рівно одного поля.

Створюйте з колективним інтелектом ⭐ Поставте зірку Collective Intelligence на GitHub

Тисячі моделей. На сцену виходять лише правильні.

Колектив і є перевагою

Доступ до більшої кількості моделей не є проривом. Прорив у тому, що відбувається, коли різні інтелекти працюють разом. Ailin¹ перетворює безперервно виявну екосистему з 101 986 ідентифікаторів моделей на колектив, а потім активує лише ту підмножину, яка потрібна кожній стратегії.

101 986 виявних ідентифікаторів моделей. Те, що запускається, обирається заради різноманітності, а не заради обсягу.

  • Завжди актуальний

    Щойно опублікована модель індексується в тому самому циклі виявлення, у якому вона з'явилася, без очікування на черговий плановий реліз.

  • Повний спектр

    Текст, зір, аудіо та ембеддинги в одному каталозі, за однією кінцевою точкою.

Чому інтелект стає потужнішим, коли стає колективним

ШІ будувався навколо окремих моделей. Наступна межа колективна. Окрема модель може бути видатною, і все ж вона несе власну архітектуру, історію, сліпі плями та режими збоїв. Колективний інтелект змушує незалежні моделі привносити різні перспективи, оспорювати припущення, спеціалізуватися, порівнювати альтернативи та перевіряти результати там, де завдання це дозволяє. Далі не список побажань: це п'ять механізмів, які працюють у продакшені прямо зараз.

Вартість однієї моделі, коли це важливо

На завданнях, які може перевірити машина, детермінований верифікатор одразу приймає правильну відповідь і зупиняє подальшу роботу решти колективу, тому вартість на таких завданнях наближається радше до вартості однієї моделі, ніж до вартості всього колективу, саме там, де перевага колективу в точності найсильніша.

Стійкість

Збій одного провайдера не стає вашим збоєм. Колектив самостійно обходить деградовані моделі та відмови, і кожна відповідь усе одно несе походження рішення: яка стратегія виконувалася, які моделі та скільки це коштувало.

Різноманітність за побудовою

Провайдер, архітектура та мета навчання примусово розводяться через почерговий розподіл (round-robin), тому послідовні моделі в одному запуску ніколи не належать одному провайдеру. Це Теорема різноманітності прогнозів Hong and Page, вбудована в шар маршрутизації, а не сподівання, що різні навчальні дані випадково корисно розійдуться в думках. Вона виявляє сліпі плями; вона не обіцяє їх усунути.

Жоден провайдер не керує вашим продуктом

Колектив охоплює кілька провайдерів, тому жодна дорожня карта, ціноутворення чи політика окремого провайдера не визначають ваш продукт самі по собі.

Потрібний фахівець у реальному часі

Правильний спеціаліст для правильного завдання: міркування, код, зір, довгий контекст або низька затримка. Вибір відбувається в реальному часі для кожного запиту.

Часті запитання

Прямі відповіді: з полем, файлом або числом за кожною. Усе, що ми стверджуємо, можна перевірити.

Інтеграція та основи

Так. Основна поверхня (chat/completions, responses, embeddings, models) сумісна без змін, із додатковим блоком ailin_metadata, який несе походження рішення. Спрямуйте наявний клієнт на кінцеву точку Ailin¹, замініть заголовок автентифікації, і та сама форма запиту працюватиме.

Створено для колективного інтелекту, і це конкретна інженерна заява, а не гасло. Маршрутизація визначає, куди йде запит; оркестрація виконує послідовність, яку ви пишете самі; колективний інтелект є шаром, який визначає, як кілька моделей міркують, перехресно перевіряють одна одну та синтезують результат разом, а маршрутизація, оркестрація й перевірка є механізмами, які йому служать. Ці механізми походять від конкретних досліджень: Теорема різноманітності прогнозів Hong and Page (PNAS, 2004), Теорема Condorcet про присяжних (1785) і фактор колективного інтелекту «c» від Woolley et al. (Science, 2010). Одна стратегія навіть названа на честь цього дослідження прямо в коді: diversity-ensemble постачається під назвою «Diversity Ensemble (Page Theorem)». Запит активує кілька моделей за однією з цих стратегій, а потім повертає одну відповідь із походженням рішення про те, як вона була отримана.

Живий каталог містить 101 986 виявних ідентифікаторів моделей, що безперервно індексуються і позначаються за можливостями в десятках провайдерів, і це ніколи не статичний список, який хтось редагує вручну. Один запит ніколи не задіює їх усі: кожна колективна стратегія активує лише ту підмножину, яка їй потрібна, і ніколи не весь каталог.

Ailin¹ Collective і стратегії

ailin-auto (збалансований варіант за замовчуванням, рішення ухвалює каскад), ailin-best (якість передусім, вартість не обмежена), ailin-fast (затримка передусім, одна модель), ailin-economy (вартість передусім, застосовується жорстка верхня межа), ailin-consensus (коректність через незалежну перехресну перевірку). Починайте з ailin-auto. Звертайтеся до іншого лише тоді, коли знаєте те, чого не знає маршрутизатор.

За замовчуванням вирішує Ailin¹, через каскад маршрутизації Ailin¹ Collective: спочатку явна маршрутизація, якщо ви щось назвали, далі тріаж, якщо не назвали. Ви можете перевизначити будь-який шар, закріпивши модель, аліас або стратегію напряму, і цей вибір завжди має перевагу. Більшості інтеграцій це ніколи не потрібно.

Багатошаровий каскад, який оцінюється від найшвидшого шару до найповільнішого: явна маршрутизація, якщо ви її назвали; тріаж, який класифікує завдання і зіставляє його зі стратегією; архів конфігурацій, що повторно використовує те, що історично працювало для цієї конкретної ніші завдань; межа вартості, якості та затримки, яка оптимізує компроміс напряму; і вивчена перевага стратегій (бандит на основі Thompson Sampling), що зважує стратегії за реальними результатами з часом. Архіву конфігурацій і бандиту вивченої переваги стратегій потрібно щонайменше 5 зафіксованих результатів для конкретної ніші, перш ніж вони активуються, а межа вартості, якості та затримки розблоковується вже з 3; до того моменту рішення ухвалює детермінована й перевірювана запасна евристика, та сама евристика, що страхує кожен шар вище, якщо жоден із них не розв'язав запит.

У рушії координації зареєстровано 31 стратегію, від однієї маршрутизованої моделі до роїв із дев'яти агентів, що досліджують задачу паралельно. П'ятнадцять доступні для автоматичного вибору в каскаді маршрутизації; решта шістнадцять викликаються лише явно і запускаються, тільки коли ви їх називаєте. До будь-якої з них можна звернутися напряму як <strategy>:<tier>, наприклад consensus:large, фіксуючи точний механізм і ціновий рівень.

На відкритих завданнях творчого письма та рефакторингу коду наші власні порівняння стратегій (на малій вибірці) показують, що одна сильна модель прямо перемагає повний колектив. На об'єктивно перевірюваних завданнях це порівняння змінюється на протилежне: перевірена стратегія консенсусу набрала 37 із 38 (97%), проти показників від 68 до 82% для окремих провідних моделей, протестованих поруч. Ailin¹ не нав'язує консенсус таким запитам за замовчуванням і в жодному разі не замикає вас на власному припущенні: одне поле дає єдиний послідовний голос (ailin-fast, strategy: "single"), і те саме поле дає незалежну багатомодельну перевірку (expert-panel, tri-role-collective), якщо натомість потрібно саме це.

Вартість та підзвітність

Так, для кожного запиту. max_cost жорстко обмежує витрати ще до виклику будь-якої моделі; якщо оцінена вартість стратегії, яка мала б виконатися, перевищує цю межу, запит завершується помилкою 400 strategy_budget_exceeded замість того, щоб тихо перевитратити бюджет. quality_target є парною нижньою межею. Кожна відповідь повертає реальне число: ailin_metadata.cost_usd, з деталізацією за позиціями. Багатомодельні стратегії коштують суттєво дорожче за одну модель. Для завдань, які може перевірити машина (структуроване вилучення даних, математика, код із тестами, фактологічні запитання), ця надбавка здебільшого зникає: коли спрацьовує детерміноване дострокове завершення перевіреної стратегії, наш останній бенчмарк провідних моделей зафіксував вартість колективу на рівні приблизно $2,98/Mtok, приблизно у 100 разів дешевше за неперевірений шлях колективу і в тому самому порядку величини, що й ціни на одну модель.

Кожна відповідь несе ailin_metadata.final_decider_model_id, тобто точну модель, яка дала вашу відповідь, а також final_decider_role (primary, synthesizer, fallback або cache) і повний масив subcalls[], що перелічує кожного учасника з його власною вартістю, затримкою та результатом. Якщо ви ескалюєте проблему якості до провайдера, значення має саме цей ідентифікатор, а не «Ailin¹ API». Якщо вам потрібно відтворити, чому багатомодельне рішення вийшло саме таким, увімкніть збережений слід координації: GET /v1/collective/runs/:id/trace повертає таймлайн кожної фази з точністю до мілісекунди, і він побудований так, що один тенант ніколи не може підтвердити навіть саме існування запуску іншого тенанта: пошук за чужим ID запуску повертає ту саму помилку 404, що й запуск, якого ніколи не існувало.

Докази та довіра

На бенчмарку з 10 об'єктивно перевірюваних завдань (відповіді, які може перевірити машина, а не смак), запущеному 38 разів, стратегія консенсусу в парі з детермінованим верифікатором відповіла правильно 37 разів із 38 у нашій власній оцінці, проти показників від 68 до 82% для окремих провідних моделей, протестованих поруч (GPT-5.5-pro, Claude Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro, Grok 4.3). За всі три раунди верифікатор жодного разу не обрав об'єктивно неправильну відповідь. Без нього інші колективні стратегії повертаються в той самий діапазон, що й окремі флагманські моделі, тож перевага пов'язана саме з верифікатором, а не з додатковими моделями. Для повноти: найсильніша окрема модель також набрала 100% в окремо взятому другому раунді (15 запусків), тож сприймайте 97% як результат повного протоколу з трьох раундів, а не як обіцянку на кожен раунд. Заявлений результат можна перерахувати за опублікованими сирими виводами та перевірочним скриптом. Перевірте самі, замість того щоб приймати це на віру.

Ні, ваші сирі промпти не використовуються. Конвеєр експорту навчальних даних ніколи не торкається вмісту промптів: він експортує лише анонімізовані операційні метадані (використана стратегія, вартість, затримка, оцінки якості), з ID слідів, хешованими через SHA-256 з додаванням секретного «перцю» (pepper) і скороченими до 16 символів, а ідентифікатори вашої організації та користувачів видаляються ще до підготовки даних. Якщо цей «перець» не налаштовано, завдання експорту відмовляється виконуватися, замість того щоб експортувати незахищені дані.

Автентифікація, ізоляція тенантів, застосування квот, маршрутизація з фільтрацією за можливостями та трасування запитів працюють у кожному виклику вже сьогодні. Те саме стосується ланцюга постачання та ліцензування: кінцеві точки відповідності AGPL, розділ 13 (/source, /license), походження релізу SLSA/Sigstore та SBOM у форматі SPDX постачаються з кожним релізом. Що досі не зроблено: формальна сертифікація. SOC 2 та ISO 27001 перебувають у процесі, ще не сертифіковані, тож якщо вашій закупівлі потрібен конкретний атестат, зверніться до команди супроводу, а не робіть висновків із маркетингових текстів, включно з текстами Ailin¹. Не варто вірити на слово і тут: рушій координації, що стоїть за числами на цій сторінці, є публічним за адресою github.com/ailinone/collective-intelligence (AGPL-3.0-or-later), а скрипти бенчмарку та сирі дані лежать там само.

Колективна ера ШІ вже почалася

На перевірюваних завданнях наш верифікований консенсус набрав 37 із 38, проти результатів від 68 до 82% для ізольованих провідних моделей, і жодного разу не обрав неправильну відповідь. Це не обіцянка: це опублікований бенчмарк, де рушій, скрипти та сирі дані відкриті для перевірки кожному бажаючому. Модель стає компонентом. Колектив стає інтелектом.

Відкрити Ailin¹ Chat Запросити доступ Створюйте з колективним інтелектом ⭐ Поставте зірку Collective Intelligence на GitHub