MacPaw nawiązuje współpracę z Liquid AI, aby zaoferować deweloperom wnioskowanie AI na urządzeniach
Ukraiński deweloper MacPaw połączył siły z Liquid AI, aby zintegrować lokalnie hostowane modele AI ze swoimi produktami i udostępnić tę technologię twórcom aplikacji.

Ukraiński deweloper aplikacji MacPaw nawiązał współpracę z Liquid AI, aby zasilać swoje produkty lokalnie hostowanymi modelami sztucznej inteligencji. Docelowo, ta technologia ma zostać udostępniona deweloperom tworzącym aplikacje dla sklepu SetApp. Firma przygotowuje również swój sklep z aplikacjami na nadejście aplikacji AI, wprowadzając plany oparte na kredytach dla użytkowników.
MacPaw pracuje obecnie nad swoim asystentem AI o nazwie Eney, który został zaprezentowany w ubiegłym roku. Planuje stworzyć jego lokalnie hostowaną wersję, do czego zaangażowało Liquid AI w celu opracowania systemu wnioskowania na urządzeniu, nazwanego Elix, a także lokalnego systemu pamięci.
Lokalna AI i jej zalety
Ramin Hasani, współzałożyciel i dyrektor generalny Liquid AI, podkreślił, że przed szkoleniem modeli firma wybiera architekturę dopasowaną do sprzętu. Ma to pozwolić na uzyskanie najbardziej efektywnej wersji inteligencji działającej bezpośrednio na urządzeniu, co niesie ze sobą korzyści w zakresie prywatności i bezpieczeństwa. Oleksandr Kosovan, dyrektor generalny MacPaw, dodał, że lokalnie hostowane modele AI umożliwią użytkownikom uruchamianie asystentów i zautomatyzowanych procesów pracy w trybie offline.
Chociaż Apple oferuje już własne lokalne modele deweloperom, Hasani zaznaczył, że modele Liquid AI koncentrują się na wydajności dla różnych zastosowań. Dodał również, że firma buduje „stos dostosowawczy” wokół modeli, co oznacza, że dzięki danym wejściowym od użytkowników modele będą mogły się uczyć i ulepszać, stając się bardziej inteligentnymi w miarę upływu czasu.
SetApp gotowy na AI i wsparcie dla deweloperów
MacPaw planuje skupić się bardziej na aplikacjach AI dla swojego subskrypcyjnego sklepu z aplikacjami SetApp, który obecnie ma ponad 150 000 płacących użytkowników. Po dopracowaniu architektury przetwarzania lokalnego z Liquid AI, MacPaw zamierza udostępnić tę technologię deweloperom, aby mogli oni wykorzystywać wnioskowanie na urządzeniu w swoich aplikacjach. Kosovan zapowiedział, że platforma zapewni również dostęp do innych modeli chmurowych od firm takich jak Google, działając jako kompleksowe centrum dla deweloperów.
Firma MacPaw eksperymentuje już z modelem cenowym opartym na kredytach dla sklepu z aplikacjami. Użytkownicy będą mogli wykonywać określoną liczbę operacji AI w zależności od posiadanych kredytów i złożoności zadania.
Współpraca MacPaw i Liquid AI wskazuje na rosnące znaczenie lokalnego przetwarzania sztucznej inteligencji, które może zrewolucjonizować sposób, w jaki aplikacje wykorzystują AI, oferując jednocześnie większą prywatność i elastyczność. Udostępnienie tej technologii deweloperom w ramach ekosystemu SetApp może przyspieszyć innowacje w dziedzinie aplikacji opartych na AI, tworząc nowe możliwości dla twórców i użytkowników.
Źródło: techcrunch.com
Komentarze
Zaloguj się, aby dołączyć do dyskusji.
Nikt jeszcze nie skomentował. Bądź pierwszy!
Czytaj dalej

Microsoft AI stawia na małe, specjalistyczne modele zamiast na ogólne modele graniczne
Microsoft AI zmienia strategię, koncentrując się na efektywności tokenów i rozwijaniu małych, specjalistycznych modeli. Firma dąży do obniżenia kosztów i zwiększenia wydajności w konkretnych zastosowaniach, zamiast tworz
Redakcja Aigest6 dni temu

Liquid AI wprowadza nowe enkodery LFM2.5-Encoder-230M i LFM2.5-Encoder-350M, zoptymalizowane pod kątem CPU i długiego ko
Liquid AI zaprezentowało dwa nowe, otwarte dwukierunkowe enkodery LFM2.5-Encoder, które oferują wysoką wydajność na procesorach CPU, obsługując kontekst do 8192 tokenów. Modele te są przeznaczone do zastosowań wymagający
Redakcja Aigest29 lip 2026

Panika wokół chińskiej sztucznej inteligencji: Czy to powtórka z przeszłości?
Debata na temat chińskiej sztucznej inteligencji, wywołana premierą modelu Kimi firmy Moonshot AI, budzi obawy o konkurencyjność USA i przyszłość otwartych modeli AI. W tle pojawiają się zarzuty o protekcjonizm i powtórk
Redakcja Aigest26 lip 2026
Bariery bezpieczeństwa w modelach AI utrudniają pracę badaczom cyberbezpieczeństwa ofensywnego
Giganci AI wprowadzają rygorystyczne bariery bezpieczeństwa, aby zapobiec złośliwemu wykorzystaniu swoich modeli, co jednak negatywnie wpływa na pracę legalnych badaczy cyberbezpieczeństwa ofensywnego.
Redakcja Aigest24 lip 2026

Ewolucja otwartych modeli ASR w 2026 roku: Poza WER – liczy się licencja i wydajność
Rynek otwartych modeli rozpoznawania mowy (ASR) znacząco ewoluował w ciągu ostatniego roku, odchodząc od dominacji Whisper. Obecnie kluczowe stają się aspekty takie jak licencja, obsługa języków, wsparcie dla strumieniow
Redakcja Aigest23 lip 2026

Google wprowadza nowe modele Gemini Flash: 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite i 3.5 Flash Cyber
Google rozszerzyło swoją ofertę modeli Gemini Flash, wprowadzając 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite oraz 3.5 Flash Cyber. Nowe wersje charakteryzują się niższymi kosztami i większą efektywnością tokenów, co ma wspierać obciążeni
Redakcja Aigest21 lip 2026
Bądź na bieżąco ze światem AI
Najważniejsze newsy, recenzje i poradniki — raz w tygodniu, prosto na maila. Bez spamu.