Přeskočit na obsah
Modely 3 min čtení

Pokee-Isaac slibuje kontext deseti milionů tokenů na jedné kartě, váhy ale nezveřejnil

Pokee AI ohlásila 8. srpna 2026 model Pokee-Isaac 28B, který má zvládnout kontext deseti milionů tokenů a vejít se na jedinou grafickou kartu. Váhy ale nezveřejnila; model se prodává jako licence pro nasazení u zákazníka a nejnápadnější čísla, včetně 93,3 % v testu RULER při deseti milionech tokenů, si firma změřila sama.

Firma Pokee AI představila 8. srpna 2026 jazykový model Pokee-Isaac 28B. Má 28 miliard parametrů, pracuje jen s textem a podle výrobce zvládne kontext deseti milionů tokenů. Postavený je tak, aby běžel „uvnitř hranice zákazníka“ – ve vlastní síti firmy, na jejích serverech nebo přímo na koncovém zařízení, aby data nikdy neopustila její prostředí. Míří tím na obory, kde se s citlivými údaji jinak nakládat nesmí: banky, zdravotnictví a veřejnou správu.

Kontext je množství textu, které model udrží „v hlavě“ najednou – otázku i všechno, co k ní přiložíte. Token je kousek slova; deset milionů tokenů odpovídá řádově desítkám tlustých knih. Do takového okna se vejde celý archiv logů nebo rozsáhlý kód projektu naráz, takže model nemusí text průběžně zkracovat ani shrnovat.

Grafická karta Nvidia H100
Model má podle výrobce běžet na jediné akcelerační kartě. Foto: 极客湾Geekerwan, Wikimedia Commons (CC BY 3.0)

Deset milionů tokenů na jedné kartě

Hlavní lákadlo je spojení dlouhého kontextu s nenáročným během. Pokee uvádí, že se model vejde na jednu grafickou kartu, a dokonce i na koncová zařízení – jmenuje Intel Arc Pro B70, procesory Core Ultra Series 3 (Panther Lake) a Qualcomm Snapdragon X2 Elite.

Rychlost firma naměřila na jedné kartě třídy B200. Doba do prvního tokenu, tedy než model začne odpovídat, je 23,6 s při milionu tokenů a 72,9 s při deseti milionech; desetkrát delší zadání tak stojí zhruba trojnásobek času, ne desetinásobek. Zpracování vstupu se přitom s délkou zrychluje ze 42 400 na 137 200 tokenů za sekundu, kdežto tempo psaní odpovědi zůstává kolem 335 tokenů za sekundu.

Špičková čísla, ale měřená doma

V testu RULER, který ověřuje, jestli model najde údaj ukrytý v dlouhém textu, drží Pokee-Isaac podle firmy na každé měřené délce nad 93,3 % a na deseti milionech tokenů končí přesně na 93,3 %. Srovnávané modely GPT-5.6 Luna a Gemini 3.5 Flash Lite firma udává jen do 512 tisíc tokenů, na milionu se podle ní přetečou a za dvěma miliony spadne každý na nulu. V testu MRCR s osmi hledanými údaji hlásí Pokee-Isaac 0,607, 0,743 a 0,500 při 256 tisících, 512 tisících a milionu tokenů. Vede prý i v testu volání nástrojů BFCL v4, kde má 70,94 proti 70,61 modelu Luna, a v Terminal-Bench 2.1 obsadil druhé místo.

Všechna tahle čísla ovšem pocházejí z měření samotné Pokee AI (shrnul je i server MarkTechPost). Že na podmínkách záleží, ukazuje bezpečnostní test DTAP: konkurenční modely v něm běžely ve standardním prostředí, kdežto Pokee-Isaac ve vlastním nástroji firmy, takže srovnání není za stejných podmínek. A protože váhy modelu nejsou venku, nikdo mimo Pokee zatím žádný z výsledků nezopakuje – dokud to někdo nezávislý neudělá, zůstává 93,3 % tvrzením výrobce, ne ověřeným číslem.

Licence místo vah

Pokee-Isaac se totiž nešíří jako otevřené váhy. Firma model nezveřejnila ke stažení; nabízí ho přes rozhraní kompatibilní s OpenAI a licencuje jeho nasazení ve vlastní síti, na serverech i na koncových zařízeních. Od prvního dne slibuje podporu v serverech vLLM a SGLang. Ceník je zatím předběžný: k 8. srpnu 0,15 dolaru za milion vstupních a 1 dolar za milion výstupních tokenů.

Tím se liší od řady čerstvých modelů, které váhy uvolňují – třeba DeepSeek-V4-Flash vyšel pod licencí MIT i se 167 GB vah ke stažení. U Pokee-Isaacu je to obráceně: dostanete přístup a právo model provozovat, ne samotný soubor s vahami. Pro zákazníka z regulovaného oboru je na tom podstatné hlavně to, že model může běžet celý u něj a data z jeho sítě nikam neodcházejí; to je vlastní důvod, proč Pokee model takhle staví.

Co platí hned a co až později

Dostupné je dnes rozhraní a licence; nezávislé ověření dlouhého kontextu ale chybí, protože chybí váhy. I označení „první skutečný model s kontextem deseti milionů tokenů“, kterým se Pokee chlubí na titulní stránce, zůstává zatím jejím vlastním tvrzením. Ať už model v testech obstojí jakkoli, číslo 93,3 % dostane váhu teprve tehdy, až stejný test na stejném modelu zopakuje někdo mimo firmu – a k tomu je potřeba buď zveřejnit váhy, nebo pustit nezávislého hodnotitele k rozhraní.

Diskuse

Zatím tu nikdo nediskutuje. Můžete být první.

Napsat příspěvek

Diskutovat můžete i bez účtu. S registrací se ale příspěvek zveřejní hned a nemusíte pokaždé vyplňovat jméno. Účet už máte? Přihlaste se.

Nezveřejňujeme ho, slouží jen redakci.

Podporuje zápis Texy: **tučně**, *kurzíva*, odrážky, odkazy.

Dál k tématu

  1. Modely

    Nová řada modelů zkouší vštípit hodnoty už při předtrénování

    Skupina model-raising zveřejnila 9. srpna rodinu malých jazykových modelů ke studii Synthetic Persona Pretraining. Ta zkouší vepsat modelu hodnoty už do předtrénování,…

  2. Modely

    Ve vlastním testu Nvidie dokončil VoiceChat 11B třetinu nástrojových úloh

    Nvidia vydala 3. srpna hlasový model VoiceChat 11B pro průběžný rozhovor a volání nástrojů. V jejím měření na FDB-v3 vybral správný nástroj v 82,5 % případů, správné…

  3. Modely

    Ling-3.0-flash popisuje podmínky měření podrobně, výsledky testů má jen v obrázcích

    Skupina inclusionAI zveřejnila 2. srpna 2026 na Hugging Face model Ling-3.0-flash: 124 miliardy vah, z toho 5,1 miliardy aktivních při každém tokenu, licence MIT. U…

  4. Modely

    Ternární model Maple-Preview má v hlavním repozitáři 40 GB vah místo slíbených 5,31

    DeepGrove zveřejnil 4. srpna 2026 pod licencí MIT ternární model Maple-Preview: 20,21 miliardy vah, z toho 1,49 miliardy aktivních při každém tokenu. Karta modelu…