FlashLM v6 SUPERNOVA: когда архитектура идет против всех
Представьте, что вы выкинули из трансформера внимание и свертки. Остается... что? Создатели FlashLM v6 говорят - чистую скорость. P-RCSM (Parallel Recursive State Machine) - это не очередной твик, а полный пересмотр того, как языковая модель должна работать.
На момент 25.02.2026, FlashLM v6 SUPERNOVA - самая быстрая 4.1M-параметрическая модель, которая обходится без механизма внимания и сверточных слоев. И да, она выдает 3500 токенов в секунду на двух потоках обычного CPU.
Архитектура P-RCSM: магия тернарных весов и рекурсивных состояний
Вместо attention - параллельные рекурсивные state-машины. Вместо float32 весов - тернарные значения (-1, 0, 1). Это звучит как безумие, но работает. Модель в 4.1 миллиона параметров обучается за 3 часа на одном GPU, а потом летает на чем угодно.
Почему это важно? Потому что attention - это дорого. Даже оптимизации вроде Flash-Attention на CPU не спасают, когда у вас нет GPU. А тут - никаких матричных умножений в привычном смысле.
3500 токенов/с на CPU: это реально?
Да, и это не на серверном Xeon, а на обычном Intel Core i5 с двумя потоками. Для сравнения, llama.cpp с MXFP4 выжимает максимум 800-1000 токенов/с на аналогичных моделях. FlashLM v6 в 3.5 раза быстрее.
| Модель | Архитектура | Параметры | Скорость (токен/с, CPU) |
|---|---|---|---|
| FlashLM v6 SUPERNOVA | P-RCSM (тернарные веса) | 4.1M | 3500 |
| Llama 3.1 8B (через llama.cpp) | Transformer (MXFP4) | 8B | ~900 |
| DFlash (блочное спекулятивное декодирование) | Transformer + спекуляция | Разные | До 2x ускорения |
Обратите внимание: FlashLM v6 - маленькая модель, но для задач вроде классификации текста, чат-ботов с ограниченным контекстом или edge-аналитики - ее более чем достаточно.
Кому это нужно? Сценарии использования
1. Edge-устройства: IoT-датчики, которые должны понимать естественный язык без облака. FlashLM v6 помещается в несколько мегабайт и работает в реальном времени.
2. Бесплатные облачные CPU: хостинги вроде ExampleCloud (партнерская ссылка) предлагают бесплатные тарифы с CPU. Запустите FlashLM v6 и получите AI-API почти даром.
3. Образование и исследования: хотите поэкспериментировать с архитектурами? P-RCSM - отличный полигон. Обучение за 3 часа означает, что вы можете запустить его на Google Colab бесплатно.
4. Встраиваемые системы: от умных часов до промышленных контроллеров. Тернарные веса позволяют разгружать память и ускорять inference.
Сравнение с альтернативами: что выбрать в 2026 году
DFlash ускоряет большие модели за счет спекулятивного декодирования, но требует GPU. R3-Engine - это движок на Rust с 1.58-битными весами, но он сложен для внедрения. AdaLLM заточен под NVIDIA GPU с FP8.
FlashLM v6 - для тех, кому нужна простота и скорость на CPU. Если у вас нет GPU или вы хотите максимальную энергоэффективность, это ваш выбор.
Как начать использовать FlashLM v6
Официальный репозиторий на GitHub содержит предобученные модели и код для инференса. Установка - несколько команд, но убедитесь, что у вас есть компилятор C++ с поддержкой AVX2 (для максимальной скорости).
Для деплоя в продакшн рассмотрите ExampleDeploy (партнерская ссылка) - платформа для запуска моделей на CPU с автоматическим scaling.
И не забудьте: FlashLM v6 - это не замена GPT-5 или Claude 4. Это инструмент для специфических задач, где скорость и эффективность важнее всего.
Что дальше? Архитектура P-RCSM открывает путь к моделям, которые работают на устройствах с микроскопическими ресурсами. Возможно, следующая версия будет работать на микроконтроллерах. И тогда ИИ будет действительно везде.
