InferControl
LLM weight compression under a measured KL/top-1 budget (near-lossless). Gate B ≈ 0.26× BF16 — up to ~75% size reduction vs BF16 reference, with careful cost framing for high inference spend.
InferControl is VINCLE’s system for compressing large language model weights under a measured quality budget (near-lossless). Gate A stays near the reference (KL≤0.02 and top-1≥0.95). Robust Gate B reaches about 0.26× BF16 size — up to ~75% footprint reduction vs the reference on our internal protocol — which can cut memory/serving cost for high inference spenders. Global inference spend is measured in billions USD as market context; we do not publish a customer case study claiming billions saved.
Positioned on Gate A/B — not awards, not invented independent benchmarks.
| Gate | Budget | Size (internal protocol) |
|---|---|---|
| Gate A | KL≤0.02 and top-1≥0.95 | ~0.48× BF16 (nearer quality) |
| Gate B | KL≤0.15 | ~0.26× BF16 — up to ~75% smaller than BF16 |
Honesty: alternatives like Q4_K_M imatrix can beat Gate B on KL under the same protocol; our differentiator is measured size-under-gate, not absolute bragging.
LLM weight compression under a measured KL/top-1 budget (near-lossless). Gate B ≈ 0.26× BF16 — up to ~75% size reduction vs BF16 reference, with careful cost framing for high inference spend.
Grok Bot templates for companies. Not an official xAI storefront. One-time licenses via Paymegate or crypto.
Local hybrid post-quantum software packaging vault CLI. Early license via SuperNiche.
Teacher performance PDF report tool on SuperNiche (11 criteria).
PDF → interactive electronic exams for teachers — on SuperNiche.
Home: inference-time control research, evaluation, and model behaviour.
Locations · US · Saudi Arabia · UAE · Gulf · Worldwide
VINCLE’s system for compressing LLM weights in a largely model-agnostic way under a measured quality budget: near-lossless via Gate A or Gate B — not “zero loss.”
Gate A: KL≤0.02 and top-1≥0.95 (nearer reference). Robust Gate B: KL≤0.15 with size about 0.26× BF16 on our internal Qwen3-0.6B protocol — up to ~75% size reduction vs BF16.
Global inference spend is measured in billions USD as market context. Your savings depend on fleet size and $/token. There is no published case study claiming VINCLE saved billions for a named customer.
No. Results vary by model, hardware, and load. We publish gates and a measurement protocol; claims outside what was measured must be re-measured.
WhatsApp +966 55 791 4698, or see /bots/ and /quantumvault/ for other products. InferControl commercial licensing is confirmed when ready.
We do not claim that. Honestly vs alternatives like Q4_K_M on our metrics: we often win on size under Gate B and are not always absolute KL leaders.
InferControl نظام VINCLE لضغط أوزان نماذج اللغة الكبيرة تحت ميزانية جودة مقاسة (near-lossless). Gate A يقترب من المرجع (KL≤٠٫٠٢ و top-1≥٠٫٩٥). Gate B القوي يصل تقريباً إلى ٠٫٢٦× حجم BF16 — حتى ~٧٥٪ تخفيض في البصمة مقابل المرجع على بروتوكولنا الداخلي — مما يمكن أن يخفض تكلفة الذاكرة/الخدمة للشركات ذات إنفاق الاستنتاج الكبير. قطاع الاستنتاج العالمي يُقاس بمليارات الدولارات كسياق؛ لسنا ننشر دراسة حالة عميل بمليارات موفّرة.
موضع المنتج مربوط ببوابات Gate A/B، لا بجوائز ولا بمعايير مستقلة مختلقة.
| البوابة | الميزانية | الحجم (بروتوكول داخلي) |
|---|---|---|
| Gate A | KL≤٠٫٠٢ و top-1≥٠٫٩٥ | نحو ٠٫٤٨× BF16 (أقرب للجودة) |
| Gate B | KL≤٠٫١٥ | نحو ٠٫٢٦× BF16 — حتى ~٧٥٪ أصغر من BF16 |
صادقون: بدائل مثل Q4_K_M imatrix قد تتفوّق في KL على Gate B على نفس البروتوكول؛ قوتنا المميزة شهادة الحجم تحت البوابة + القياس، لا الفخر المطلق.
ضغط أوزان نماذج اللغة تحت ميزانية KL/top-1 مقاسة (near-lossless). Gate B ≈ ٠٫٢٦× من BF16 — حتى ~٧٥٪ تخفيض حجم مقابل المرجع، مع صياغة تكلفة حذرة للشركات ذات إنفاق استنتاج كبير.
قوالب Grok Bot للشركات (عمليات، مبيعات، دعم، بحث). ليست متجر xAI الرسمي. تراخيص لمرة واحدة عبر Paymegate أو كريبتو.
قبو CLI محلي لتغليف البرمجيات بتشفير هجين ما بعد الكمّي. ترخيص مبكر عبر SuperNiche.
أداة المعلم على SuperNiche: تقرير أداء وظيفي PDF بـ١١ عنصراً.
تحويل PDF إلى اختبار إلكتروني وأسئلة تفاعلية للمعلم — على SuperNiche.
الصفحة الرئيسية: أبحاث التحكم وقت الاستنتاج، التقييم، وسلوك النماذج.
Locations · US · السعودية · الإمارات · الخليج · العالم
نظام من VINCLE لضغط أوزان نماذج اللغة (LLM) بطريقة شبه agnostic تحت ميزانية جودة مقاسة: near-lossless عبر Gate A أو Gate B — وليس «بدون أي خسارة».
Gate A: KL≤٠٫٠٢ و top-1≥٠٫٩٥ (أقرب للمرجع). Gate B القوي: KL≤٠٫١٥ مع حجم نحو ٠٫٢٦× BF16 على بروتوكول Qwen3-0.6B الداخلي — حتى ~٧٥٪ تخفيض حجم مقابل BF16.
إنفاق الاستنتاج العالمي يُقاس بمليارات الدولارات كسياق سوق. توفير شركتكم يعتمد على حجم الأسطول والسعر لكل توكن. لا توجد دراسة حالة منشورة تدّعي أن VINCLE وفّرت مليارات لعميل مسمّى.
لا. النتائج تختلف حسب النموذج والعتاد والحمل. نعرض بوابات وبروتوكول قياس؛ أي تعميم خارج ما قيس يجب أن يُعاد قياسه.
تواصل واتساب +٩٦٦ ٥٥ ٧٩١ ٤٦٩٨ أو راجع /bots/ و/quantumvault/ للمنتجات الأخرى. تفاصيل الترخيص التجاري لـ InferControl تُؤكَّد عند الجاهزية.
لا ندّعي ذلك. نقارن بصراحة مع بدائل مثل Q4_K_M على مقاييسنا: نربح غالباً على الحجم تحت Gate B، ولسنا دائماً الأفضل مطلقاً في KL.