کمپائلر-ڈریون AI انفراسٹرکچر

کرنل رفتار۔ آپ کی زبان۔

کسٹم Mojo کرنلز Algenta کو اس کی رفتار دیتے ہیں۔ آپ کی ٹیم Mojo کی ایک سطر نہیں لکھتی — بلاکس Python اور TypeScript میں بات کرتے ہیں۔ آپ کے انفراسٹرکچر پر، ہمارے نہیں۔

CPUs، Apple Metal اور NVIDIA GPUs پر چلتا ہے — CUDA بیک اینڈ T4، L4، A100، H100 اور H200 پر ہارڈویئر تصدیق شدہ ہے۔

91.86xمیڈین اسپیڈ اپ
6,068رن ٹائم فنکشنز
0.862msوارم کال لیٹنسی
650nsویکٹر کوئری
بلاکس

بلڈ کے نیچے بلاکس۔

LLMs احتمالات میں سوچتے ہیں؛ پروڈکشن کوڈ نہیں سوچ سکتا۔ Algenta وہ deterministic لیئر ہے جس پر ڈویلپرز تعمیر کرتے ہیں — کسٹم Mojo کرنلز پر ریاضیاتی اور عملیاتی فنکشنز کی ایک مرتب شدہ لائبریری، جس میں سمولیشن، پلاننگ، میموری اور گورننس رن ٹائم میں بلٹ ان ہیں۔

Deterministic
ایک جیسے inputs، ایک جیسا نتیجہ، ہر بار۔ تعمیر کے اعتبار سے قابلِ آڈٹ — پروڈکشن میں کوئی بے ترتیبی نہیں۔
Self-hosted
آپ کے انفراسٹرکچر پر چلتا ہے — CPU، Apple Metal یا NVIDIA GPUs، لیپ ٹاپ سے H100 اور H200 نوڈز تک۔ سخت پرائیویسی ڈیپلائمنٹس کے لیے ایئر-گیپڈ موڈ۔
ایک سطح
HTTP API، Python اور TypeScript SDKs، اور ایک مکمل MCP server — 140 tools، 240 API paths، ایک contract۔
Governed
میٹرنگ، auth، BYOK اور فی-tenant keys، آڈٹ trails، اور ایک operator privacy-report endpoint۔
صلاحیتیں

پانچ آلات، ایک پینل۔

کھلا آلہ →
ناپا گیا، بیچا نہیں

وہ رفتار جسے آڈٹ کیا جا سکے۔

اس سائٹ پر ہر عدد انجن کے عوامی benchmark scorecard سے لیا گیا ہے — حقیقی workloads پر ناپا گیا، ہر ریلیز کے ساتھ تازہ کیا گیا۔ اوپر چار نمائش کا آغاز ہیں؛ نیچے تین مزید؛ پوری فہرست ایک کلک دور ہے۔ NVIDIA لین — A100، L4 اور H100 — کو اسی GPU پر llama.cpp، vLLM اور SGLang کے مقابلے میں، یکساں precision پر، fp32 oracle سے آؤٹ پٹ تصدیق کے ساتھ ناپا گیا ہے۔

1,593.85x

زیادہ سے زیادہ ماپی گئی اسپیڈ اپ

2.15ms

ایک سمولیشن قدم

134ms

پہلا ٹوکن p50 — Gemma 3 27B ایک H100 پر، 50 بیک وقت

تعیناتی

دو منٹ میں چلتا انجن۔

ایک command API، worker، Postgres، Redis اور object storage کو Docker Compose کے ساتھ کھڑا کرتی ہے، آپ کی bootstrap key پرنٹ کرتی ہے، اور :8000 پر health check کا جواب دیتی ہے۔

curl -sSL https://algenta.ai/install.sh | bash
جب چاہیں، تیار ہیں

پہلے سے مرتب بلاکس سے شروع کریں۔