ZETIC.ai
ZETIC.ai (Zetic Inc.) · Outros
O ZETIC.ai coloca o modelo de IA no hardware do próprio usuário. O SDK Melange compila o modelo para a NPU do celular ou de uma placa de borda e escolhe o chip mais rápido na hora, sem conexão.
Sobre ZETIC.ai
About
O que é o ZETIC.ai
O ZETIC.ai é uma empresa coreana de computação de borda com uma proposta única: fazer um modelo já treinado rodar rápido em hardware que o cliente já tem. O carro-chefe é o Melange, uma plataforma de IA no dispositivo. Você envia o modelo, o serviço quantiza e compila, e o SDK baixa esse binário para a máquina do usuário.
O discurso é para times que nunca quiseram mexer com C++, OpenCL ou shaders de Metal. O SDK entrega um wrapper simples e a parte difícil, que é encaixar seu grafo no silício da Qualcomm, MediaTek, Samsung ou Apple, fica do lado da ZETIC. É aí que entra a aceleração por NPU: implantar modelos de IA fica possível sem aprender quatro toolchains diferentes.
Dois limites aparecem antes de fechar contrato. Não existe endpoint de inferência hospedado, então o modelo viaja dentro do app e não atrás de uma URL. E o caminho gratuito cobre Qualcomm, Google Tensor e Neural Engine da Apple, enquanto a APU da MediaTek e o DSP da Exynos exigem acordo enterprise.
Como começar
- Crie a conta em melange.zetic.ai com Google ou GitHub. Não pede cartão e há uma chave de modelo de demonstração se você só quer testar o runtime.
- Envie o modelo treinado em .pt2 ou .onnx, junto com entradas de exemplo salvas como arquivos NumPy .npy.
- Espere o processamento em segundo plano. O Melange analisa o grafo, quantiza os pesos e compila para cada família de NPU alvo.
- Copie a Model Key e a sua Personal Key no painel e cole o trecho pronto em um projeto Android, iOS ou Flutter.
- Rode em um celular físico. Emuladores e simuladores não têm a NPU, então a latência medida ali não vale nada.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de ZETIC.ai.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Desenvolvedores mobile que colocam IA em um app já publicado
- Times de robótica e hardware
- Pesquisadores que precisam de números de aparelho real
Tarefas
- Reconhecimento de imagem dentro do app de câmera
- Rodar um modelo de linguagem sem servidor
- Verificar se o modelo cabe no celular
- Comparar modelos candidatos no mesmo hardware
Cenários
- Apps de foto e vídeo em que subir a mídia do usuário para a nuvem vira problema de conformidade
- Produtos com volume alto de inferência e margem apertada
- Compra de hardware
Principais recursos
Um modelo enviado, um binário compilado
O Melange aceita arquivos PyTorch Exported Program (.pt2) e ONNX. O serviço analisa o grafo, quantiza e compila para os aceleradores alvo em segundo plano, e devolve uma Model Key que aponta para esse binário. Você não compila o kernel.
Acesso à NPU sem mexer em driver
A abstração de hardware cobre Qualcomm HTP e DSP, Google Tensor, Neural Engine da Apple a partir do A11, além da APU da MediaTek e do DSP da Exynos com contrato enterprise. Você escreve Kotlin, Swift ou Dart e a plataforma resolve o encanamento de cada fabricante, aquele que costuma consumir um trimestre do projeto.
Escolha de backend em execução
Cada modelo é perfilado em CPU, GPU e NPU em cada aparelho, e o runtime manda a inferência de IA no celular para o backend mais rápido. Isso pesa onde o driver da NPU fica para trás: em um Galaxy A34 com chip MediaTek, os números da ZETIC mostram 249 ms na NPU contra 96 ms na GPU, e o Melange usa a GPU.
Um código só para Android, iOS e Flutter
Android usa Kotlin ou Java via Maven, iOS usa Swift com Swift Package Manager e o Flutter tem pacote próprio. A API do wrapper tem o mesmo formato nos três, então o carregamento do modelo muda em poucas linhas e não em uma reescrita.
Medições em celulares de verdade
A ZETIC mede em uma fazenda com mais de 200 aparelhos físicos, não em emuladores, e assim aparecem a fragmentação de drivers, o throttling térmico e os limites de memória. Os números publicados incluem 3,72 ms na NPU de um Galaxy S25 e 2,05 ms na de um iPhone 15 Pro Max com o YOLOv11.
Entrega para stacks de robótica
Para IA física, a ZETIC empacota o mesmo trabalho de execução como biblioteca C/C++ ou pacote ROS 2 e atende Jetson Thor, Orin e Nano, além das placas QCS e iQ da Qualcomm. Na demo com π0.5 no Jetson AGX Thor, a inferência de política caiu de 253,7 ms para 31,5 ms, cerca de 8,1 vezes, contra uma base PyTorch eager.
Prós e contras
Prós
- Nenhum trabalho de shader, kernel ou driver do seu lado, que é o motivo mais comum de um projeto de IA no dispositivo travar.
- Conta gratuita sem cartão e uma chave de modelo pública para o primeiro teste.
- Uma chave de modelo atende uma lista grande de aparelhos, com o runtime escolhendo CPU, GPU ou NPU em cada um.
- As medições vêm de hardware real, então a estimativa de latência sobrevive ao contato com a produção.
- A entrega para robôs e placas de borda sai em dois dias para modelos suportados, com biblioteca C/C++ ou pacote ROS 2.
Contras
- A APU da MediaTek e o DSP da Exynos pedem contrato enterprise, então times de apps de consumo nesses chips ficam só com o caminho GPU.
- Não há API hospedada. Se você queria um endpoint REST em vez de um SDK, o formato do produto não serve.
- Os mínimos são Android 7.0 e iOS 16.6, e o aparelho físico é obrigatório para qualquer medição séria.
- O preço não é público, e arquiteturas ou placas novas levam cerca de uma semana para serem entregues.
Perguntas frequentes
Serve para levar a inferência de IA para o dispositivo. Você entrega um modelo treinado e um celular ou placa alvo, e a ZETIC compila esse modelo para rodar na NPU, GPU ou CPU local.
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Alternativas a ZETIC.ai
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