SIE
Superlinked推出的推理引擎，支持部署专用小模型以替代昂贵的前沿LLM调用，适用于高频、低变异的文档处理任务，可降低成本。
时间轴 (近 90 天)
Superlinked 的 SIE 引擎支持同一引擎两种部署模式：公开 filings 可放在 SIE Cloud 上按用量付费，客户和内部文档可自托管在自己的 GPU 上，两边共享同一套 SDK 和模型 ID。
SIE 提供 Apache 2.0 开源权重，一个 API 覆盖 OCR、抽取、embedding 和 reranking。
SIE 自托管版本是 Apache 2.0 许可，运行在用户自己的 VPC 中，通过 Terraform 和 Helm 部署到 AWS、GCP 或 Azure，在 Kubernetes 上通过 KEDA 实现任务间缩容到零。
混合架构的关键实践是：公开 filings 走托管推理，客户和内部文档走自托管推理，通过一个路由层按文档类别分配路径，两条路径使用相同的模型、模型 ID 和客户端代码。
Superlinked SIE是面向任务专用模型的推理层，有三种运行模式：SIE Cloud托管（按使用付费）、自托管于VPC或Kubernetes（Apache 2.0）、本地开发。
在金融文档处理中，最高频的任务往往拥有最小的输出空间，而这正是SIE上专用模型所承担的工作。
SIE（Superlinked Inference Engine）是Superlinked推出的推理引擎，支持在单一集群上同时部署多个模型（多模型共置）
全部知识事实 (7)
Superlinked 的 SIE 引擎支持同一引擎两种部署模式：公开 filings 可放在 SIE Cloud 上按用量付费，客户和内部文档可自托管在自己的 GPU 上，两边共享同一套 SDK 和模型 ID。
50%待验证SIE 提供 Apache 2.0 开源权重，一个 API 覆盖 OCR、抽取、embedding 和 reranking。
50%待验证SIE 自托管版本是 Apache 2.0 许可，运行在用户自己的 VPC 中，通过 Terraform 和 Helm 部署到 AWS、GCP 或 Azure，在 Kubernetes 上通过 KEDA 实现任务间缩容到零。
50%待验证混合架构的关键实践是：公开 filings 走托管推理，客户和内部文档走自托管推理，通过一个路由层按文档类别分配路径，两条路径使用相同的模型、模型 ID 和客户端代码。
50%待验证Superlinked SIE是面向任务专用模型的推理层，有三种运行模式：SIE Cloud托管（按使用付费）、自托管于VPC或Kubernetes（Apache 2.0）、本地开发。
50%待验证在金融文档处理中，最高频的任务往往拥有最小的输出空间，而这正是SIE上专用模型所承担的工作。
50%待验证SIE（Superlinked Inference Engine）是Superlinked推出的推理引擎，支持在单一集群上同时部署多个模型（多模型共置）
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