Kernel-Geschwindigkeit. Ihre Sprache.
Eigene Mojo-Kernel geben Algenta seine Geschwindigkeit. Ihr Team schreibt keine einzige Zeile Mojo — die Bausteine sprechen Python und TypeScript. Auf Ihrer Infrastruktur, nicht auf unserer.
Läuft auf CPUs, Apple Metal und NVIDIA GPUs — das CUDA-Backend ist hardwareverifiziert auf T4, L4, A100, H100 und H200.
Die Bausteine unter dem Build.
LLMs denken in Wahrscheinlichkeiten; Produktionsentscheidungen können das nicht. Algenta ist die deterministische Schicht, auf der Entwickler aufbauen — eine kompilierte Bibliothek mathematischer und operativer Funktionen auf eigenen Mojo-Kerneln, mit Simulation, Planung, Speicher und Governance direkt in der Runtime.
- Deterministisch
- Gleiche Eingaben, gleiches Ergebnis, jeder Lauf. By construction auditierbar — keine Zufallskomponenten in der Produktion.
- Self-hosted
- Läuft auf Ihrer Infrastruktur – CPU, Apple Metal oder NVIDIA-GPUs, vom Laptop bis zu H100- und H200-Knoten. Air-Gapped-Modus für Deployments mit strengen Datenschutzanforderungen.
- Eine Oberfläche
- HTTP-API, Python- und TypeScript-SDKs sowie ein vollständiger MCP-Server — 140 Tools, 240 API-Pfade, ein Vertrag.
- Kontrolliert
- Metering, Auth, BYOK und mandantenspezifische Schlüssel, Audit-Trails und ein Operator-Datenschutz-Endpunkt.
Fünf Instrumente, ein Panel.
Geschwindigkeit, die prüfbar ist.
Jede Zahl auf dieser Seite stammt aus dem öffentlichen Benchmark-Scorecard der Engine — gemessen an realen Workloads, aktualisiert mit jedem Release. Die vier oben eröffnen die Reihe; drei weitere folgen unten; die vollständige Übersicht ist einen Klick entfernt. Die NVIDIA-Spur — A100, L4 und H100 — wird gegen llama.cpp, vLLM und SGLang auf derselben GPU gemessen, bei gleicher Präzision, mit per fp32-Orakel verifizierter Ausgabeidentität.
Maximal gemessener Speedup
Ein Simulationsschritt
Erstes Token p50 — Gemma 3 27B auf einem H100, 50 gleichzeitige Anfragen
Produkte, die mit Algenta denken.
Jedes Schwesterprodukt der Familie nutzt dieselbe Engine über dasselbe SDK — Beweis, dass die Runtime verallgemeinert.
Codna
Repository-Intelligenz — Triage, autonome Fehlerbehebung und PR-Reparatur, Blast-Radius, Simulation.Ansehen →02Telys
Eingebettete On-Device-Memory für KI-Agenten — Abruf als ein einziger In-Process-Funktionsaufruf. In Beta auf telys.ai.Ansehen →03SQAI
Kontrollierter Lesezugriff auf Daten für KI-Agenten — typisierte Query-Pläne, Policy-Allowlists, Provenance-Replay. Live unter sqai.com.Ansehen →04Decimas
Deterministische Trading-Runtime — Snapshot-first, byte-identisches Replay.Ansehen →05Cohenta
Agentische Marketingproduktion — Kampagnen geplant, geprüft und gemessen in Code.Ansehen →Zwei Minuten bis zur laufenden Engine.
Ein Befehl startet API, Worker, Postgres, Redis und Objektspeicher mit Docker Compose, gibt Ihren Bootstrap-Schlüssel aus und beantwortet einen Health-Check auf :8000.