Veja o modelo Sokoban 30B treinado pela Echo superar modelos muitas vezes maiores, incluindo o DeepSeek-R1 e o GPT-OSS-120B. Em vez de centros de dados maiores ou frotas de GPU mais caras, a Echo escala o aprendizado por reforço com hardware de consumo encontrado em todo o lado.

A inteligência foi trancada em jardins murados. Hoje, estamos abrindo os portões. Parallax agora roda no modo híbrido, com Macs e GPUs servindo grandes modelos juntos em uma estrutura verdadeiramente distribuída.

O segredo por trás do desempenho do Parallax reside em otimizações chave de nível servidor: – Agrupamento contínuo: agrupa dinamicamente as solicitações para maximizar a utilização do hardware e a taxa de transferência. – KV-Cache paginado: design baseado em blocos que previne a fragmentação da memória, gerenciando milhares de solicitações simultâneas. – Trabalhadores heterogêneos: desempenho ideal em GPUs e Macs. Rápido. Fiável. Totalmente distribuído.