SemiAnalysis tarafından doğrulanan performans testleri, yonganın önde gelen açık kaynaklı modelleri çalıştırırken Nvidia, AMD ve Google’ın amiral gemisi ürünlerini geride bıraktığını gösteriyor.
Jalapeño'nun başarısı, veri merkezi güç kapasitesiyle sınırlı şirketler için kritik bir ölçüt olan "vat başına performans" (performance per watt) konusunda sektör lideri bir verimliliğe ulaşmasından kaynaklanıyor.
Nvidia gibi rakipler hızı artırmak için genellikle karmaşık yazılım tekniklerine başvururken, OpenAI’ın yongası bu tür kestirme yollara ihtiyaç duymadan "tekli jeton tahmini" (single-token prediction) yöntemiyle üstün sonuçlar elde etti.
Bu verimlilik, OpenAI’ın modern altyapının enerji sınırları dahilinde daha fazla model yanıtı üretmesine ve büyük ölçekli yapay zeka hizmetlerinin operasyonel maliyetlerini düşürmesine olanak tanıyor.
OpenAI, ilk işe alımlardan bitmiş tasarıma yaklaşık 16 ay gibi kısa bir sürede ulaşırken, yonga tasarımı ve çekirdek (kernel) programlama süreçlerinde kendi yapay zeka modellerinden yararlandı.
Donanım, mevcut çoğu yongada bulunan belleklerden daha hızlı veri erişimi sağlayan yeni nesil yüksek bant genişlikli bellek "HBM4" teknolojisini barındırıyor.
Şu an test aşamasında olan yonganın üretiminin 2027 yılı boyunca kademeli olarak artırılması ve gelecekteki modeller ile kurumsal hizmetlere güç sağlamak üzere veri merkezlerine yayılması planlanıyor.