कॉपिलॉट में संदर्भ संपीड़न अभी लॉन्च हुआ है। SOMA (Bittensor SN114, @SomaSubnet) आपके एजेंट और DeepSeek V4 Pro के बीच स्थित है और आपके द्वारा पुनः भेजे जाने के लिए भुगतान किए जा रहे संदर्भ को हटा देता है। उनका उत्पाद, Copilot के लिए Compressor, लगभग 10% बचत के साथ लॉन्च हुआ है और SOMA माइनर्स ने पहले ही संपीड़न मॉडल को बेहतर बनाकर 15% बचत प्राप्त कर ली है। मैं SN114 alpha रखता हूँ। अच्छा उत्पाद, और हर टीम जो एजेंट चला रही है, वह टोकन खर्च कम करने के तरीके ढूंढ रही है। Soma का संपीड़न मॉडल, अपने एजेंट को गुफा मानव की तरह बोलने के बजाय, पसंदीदा तरीका प्रतीत होता है। @Gartner_inc ने 2026 के लिए AI मॉडल खर्च को $32.6 बिलियन के रूप में पूर्वानुमानित किया है, जो पिछले साल की तुलना में 110% अधिक है। संपीड़न को लागू करना आसान है, और Bittensor पर SOMA की आर्किटेक्चर के कारण माइनर्स लगातार संपीड़क को बेहतर बनाने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। संपीड़ित करें। कम भुगतान करें। @SomaSubnet।