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Agent Albert CLI MoE-13 FRONTIER TernTranslator TernAudit Logic Library MCP Server BET VM & Compiler TernGround PLAY

EcosystemÖkosystem

Quickstart Benchmarks Architecture Pricing
GitHub Repository ↗

RFI-IRFOS · Ternary Intelligence Stack

The world isn't
binary.
Die Welt ist nicht
binär.

Most AI systems are forced to choose between "yes" and "no" — even when they're guessing. We build software that knows when it doesn't know, using three states: Yes, No, or "I need more information." Die meisten KI-Systeme sind gezwungen, sich festzulegen — auch dann, wenn die Datenlage es nicht hergibt. Wir bauen Software, die ehrlich zugeben kann, was sie nicht weiß. Drei Zustände: Ja, Nein — oder Abwarten.

Why Three States Warum drei Zustände

You already think in three states. Du denkst bereits in drei Zuständen.

Traditional AI is forced to pick a side, even when the data is inconclusive. That’s not how smart decision-making works in the real world. Konventionelle KI muss eine Antwort produzieren — selbst wenn die Daten keine hergeben. Das ist keine intelligente Entscheidungsfindung. Das ist Raten mit Selbstvertrauen.

Why standard AI hallucinates: Conventional systems have no way to say "I don’t know" — they are forced to produce an answer, so they make one up. We built a third option into the core logic of our system: trit = 0. This is the computer’s way of saying "not enough evidence." It stops the process safely rather than guessing. Warum Standard-KI halluziniert: Herkömmliche Systeme haben keinen Typ für „Ich weiß es nicht" — sie müssen eine Antwort liefern, also erfinden sie eine. Wir haben eine dritte Option direkt in die Kernlogik eingebaut: trit = 0. Das ist die formale Entsprechung von „nicht genug Evidenz." Der Prozess stoppt kontrolliert — statt zu raten.

EngineeringTechnik

A traffic light with two states causes accidents. Eine Ampel mit zwei Zuständen verursacht Unfälle.

Yellow is not an error — it is the correct output for a system mid-transition. Most distributed system failures happen during state transitions that binary logic has no way to represent cleanly. Gelb ist kein Fehler — es ist die korrekte Ausgabe eines Systems im Übergang. Die meisten Fehler in verteilten Systemen entstehen bei Zustandsübergängen, die Binärlogik nicht sauber abbilden kann.

MedicineMedizin

Clinical hold is a protocol, not a failure. Klinischer Stopp ist ein Protokoll, kein Versagen.

"Order more tests" is a valid clinical answer. Binary AI has no type for it — it must pick a diagnosis or refuse. trit = 0 is a typed escalation signal that routes to a human or secondary pass, instead of fabricating a result. „Weitere Tests anordnen" ist eine gültige klinische Antwort. Binäre KI hat keinen Datentyp dafür — sie muss eine Diagnose stellen oder ablehnen. trit = 0 ist ein typisiertes Eskalationssignal, das zu einem Menschen oder einem zweiten Analysedurchlauf weiterleitet, anstatt ein Ergebnis zu erfinden.

LawRecht

"Insufficient evidence" is a verdict. „Unzureichende Beweise" ist ein Urteil.

A dismissed case is a valid outcome — not a system error. Standard AI has no data type for this. Ternlang's trit type gives ambiguity a concrete numerical value that propagates through the call stack. The compiler forces you to handle it. Ein eingestelltes Verfahren ist ein gültiges Ergebnis — kein Systemfehler. Standard-KI hat keinen Datentyp dafür. Ternlangs trit-Typ gibt Ambiguität einen konkreten numerischen Wert, der durch den Call Stack propagiert. Der Compiler zwingt dich, ihn zu behandeln.

Open PlaygroundOffenes Labor

Want to see it actually think? Willst du sehen, wie es wirklich denkt?

TernGround is our interactive laboratory. Explore how our 13 expert AI agents collaborate on decisions, see how the system handles safety-critical instructions, and write your own triadic code. It's free to use — just click, explore, and see how three-state logic changes the game. TernGround ist unser interaktives Labor. Entdecke, wie 13 spezialisierte KI-Agenten bei Entscheidungen zusammenarbeiten, beobachte den Umgang mit sicherheitskritischen Anweisungen und schreibe eigenen triadischen Code. Kostenlos — einfach klicken, erkunden, staunen.

Patent Pending · A50296/2026
84.4
tok/s · CPU only
Intel i7-4800MQ · 2013 hardware
@sparseskip

75% of experts skipped. Zero quality loss. 75 % der Experten übersprungen. Kein Qualitätsverlust.

Every decode step, @sparseskip identifies and bypasses inactive MoE experts before any computation runs — not after. 3.97× speedup at standard Top-3 routing. 13.07× at 92% skip. Output divergence < 1e-4. The central primitive of the Ternary Intelligence Stack. Bei jedem Decode-Schritt identifiziert und überspringt @sparseskip inaktive MoE-Experten, bevor Berechnungen beginnen — nicht danach. 3,97× Beschleunigung bei Standard-Top-3-Routing. 13,07× bei 92 % Skip. Ausgabe-Divergenz < 1e-4.

3.97× · standard Top-3 13.07× · 92% skip rate max output delta < 1e-4
SPRIND — Next Frontier AI Challenge 2026 10 teams selected · €3M · 9 months
~120M
Target ParametersZielparameter
Albert MoE-13 · 17L complete · 32K vocab
Live training on Modal T4 — loss ~10.07
Albert MoE-13 · 17L abgeschlossen · 32K Vokabular
Live-Training auf Modal T4 — Loss ~10,07
100%
Native — No Base ModelNativ — Kein Basismodell
Trained from scratch in Rust on candle
No LLaMA, no GPT, no fine-tuning
Von Grund auf in Rust mit candle trainiert
Kein LLaMA, kein GPT, kein Fine-Tuning
AT
Built in AustriaGebaut in Österreich
RFI-IRFOS · Graz · ZVR 1015608684
EU AI Act Art.13/14/15 by design

The Ternary Intelligence Stack is a complete AI ecosystem — frontier LLM, compiler, VM, MCP server, and filesystem safety gate — built entirely in-house using balanced ternary logic as the computational foundation. We are entering the SPRIND Next Frontier AI Challenge because we believe this work belongs on that stage. The stack ships either way. Der Ternary Intelligence Stack ist ein vollständiges KI-Ökosystem — Frontier-LLM, Compiler, VM, MCP-Server und Dateisystem-Sicherheitsschicht — vollständig in Eigenregie entwickelt, auf ausgeglichener Ternärlogik als rechnerischem Fundament. Wir bewerben uns beim SPRIND Next Frontier AI Challenge, weil wir überzeugt sind, dass diese Arbeit auf diese Bühne gehört. Der Stack erscheint so oder so.

Get StartedLoslegen

Getting started is simple. Whether you want an AI agent on your command line or to start writing your own triadic code, you'll be up and running in minutes. Der Einstieg ist einfach. Ob du einen KI-Agenten auf der Kommandozeile willst oder eigenen triadischen Code schreiben möchtest — in Minuten bist du startklar.

1. Install the AI Agent1. Den KI-Agenten installieren

Talk to Gemini, Claude, GPT, or Ollama right from your terminal. Gemini, Claude, GPT oder Ollama direkt aus dem Terminal ansprechen.

# Requires Rust ≥ 1.85 — use rustup.rs not apt
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh -s -- -y
source "$HOME/.cargo/env" && cargo install albert-cli
albert-cli

2. Run your first Ternlang program2. Erstes Ternlang-Programm ausführen

Ternlang is a programming language built on triadic logic (Yes, No, Hold). Ternlang ist eine Programmiersprache auf Basis triadischer Logik (Ja, Nein, Halten).

# Same toolchain — skip if already done above
cargo install ternlang-cli
ternlang your_first_file.tern

3. Need more power?3. Mehr Power gefragt?

Clone the full stack to access the MoE-13 frontier model and the BET Virtual Machine. Den vollständigen Stack klonen, um auf das MoE-13 Frontier-Modell und die BET Virtual Machine zuzugreifen.

git clone https://github.com/eriirfos-eng/ternary-intelligence-stack
cargo build --release

Core ImplementationKernanwendung

Agent Albert.

A terminal AI agent that works with every major provider — Gemini, Claude, GPT-4o, Grok, and local Ollama models — all from one keyboard. Your conversation, your tools, your files: everything stays on your machine unless you say otherwise. When a decision needs a safety check, Albert forwards it to the MoE-13 API and waits for a real verdict before acting.Ein Terminal-KI-Agent, der mit jedem großen Anbieter funktioniert — Gemini, Claude, GPT-4o, Grok und lokalen Ollama-Modellen — alles über eine einzige Oberfläche. Gespräch, Werkzeuge, Dateien: Alles bleibt auf deiner Maschine, es sei denn, du sagst etwas anderes. Wenn eine Aktion eine Sicherheitsprüfung erfordert, leitet Albert sie an die MoE-13-API weiter und wartet auf ein echtes Urteil, bevor er handelt.

albert-code — hybrid mode
$ cargo install albert-cli && albert-cli
✦ Albert v1.3.7 — Ternary Intelligence Stack
✦ Provider: Gemini · Model: gemini-2.5-flash
✦ Memory loaded from ~/.ternlang/memory.md
✦ 3 MCP servers active (gmail, filesystem, github)
✦ Type /help for commands, /model to switch provider
you > read my unread emails, flag anything that looks like a bug report, create github issues for those
⠸ Thinking... [MCP: gmail.list_messages]
Found 4 unread. Scanning subject lines...
⠸ [MCP: github.create_issue] "TypeError in checkout flow — user report"
✓ Done. Created 2 GitHub issues from bug reports. 1 email was a feature request — saved a draft reply asking for more detail. 1 was spam, ignored.
_

CLI Your Terminal, Any ModelDein Terminal, jedes Modell

No need to juggle different browser tabs or apps for each AI model. Albert lets you talk to Gemini, Claude, GPT-4, or even a private model on your own machine — all from your existing terminal. Switch models instantly whenever you need a different kind of expertise, and keep your workspace exactly the way you like it.Kein Jonglieren mit verschiedenen Browser-Tabs oder Apps für jedes KI-Modell. Albert ermöglicht es dir, mit Gemini, Claude, GPT-4 oder sogar einem privaten Modell auf deiner eigenen Maschine zu sprechen — alles aus deinem bestehenden Terminal. Wechsle Modelle sofort, wenn du eine andere Expertise benötigst, und behalte deinen Arbeitsbereich genau so, wie du ihn magst.

🔌 Built-in IntegrationsEingebaute Integrationen

Albert speaks the language of your tools. Whether you need him to summarize your emails, read a local file, or push code to GitHub, Albert uses standardized connections (MCP) to plug into your existing software. No complex setup or hand-written configuration — just say what you need, and Albert handles the heavy lifting.Albert spricht die Sprache deiner Werkzeuge. Ob er E-Mails zusammenfassen, eine lokale Datei lesen oder Code auf GitHub pushen soll — Albert nutzt standardisierte Verbindungen (MCP), um sich in deine bestehende Software einzubinden. Keine komplexe Einrichtung oder handgeschriebene Konfiguration — sag einfach, was du brauchst, und Albert erledigt die Schwerstarbeit.

🧠 Memory That Actually HelpsSpeicher, der wirklich hilft

  • Secure Local FilesSichere lokale DateienAlbert saves project notes to your own files, not some mysterious cloud database.Albert speichert Projektnotizen in deinen eigenen Dateien, nicht in einer mysteriösen Cloud-Datenbank.
  • Context CompressionKontextkomprimierungAlbert keeps your long-term goals in mind without losing track of the details, even in massive projects.Albert behält deine langfristigen Ziele im Blick, ohne Details aus den Augen zu verlieren, auch in riesigen Projekten.
  • Autonomous PlanningAutonome PlanungGive him a high-level goal, and he will break it down into manageable, actionable steps.Gib ihm ein übergeordnetes Ziel, und er teilt es in überschaubare, umsetzbare Schritte auf.
  • Albert learns what you care about, staying consistent across every session.Albert lernt, was dir wichtig ist, und bleibt in jeder Sitzung konsistent.

Frontier Language Model · Native Rust · Trained From ScratchFrontier-Sprachmodell · Natives Rust · Von Grund auf trainiert

Albert MoE-13.

LIVE · Modal T4 · loss ~10.07 LIVE · Modal T4 · Loss ~10,07 17L · ~120M params · 32K vocab @sparseskip · 84.4 tok/s CPU

Not a fine-tuned wrapper. Not a quantized port. A language model trained from random initialisation, in Rust, by us — growing its own architecture one layer at a time.Kein fein abgestimmter Wrapper. Kein quantisierter Port. Ein Sprachmodell, das von einer zufälligen Initialisierung aus, in Rust, von uns trainiert wurde — und seine eigene Architektur Schicht für Schicht aufbaut.

Architecture — Current StateArchitektur — Aktueller Stand

Hidden size256
Attention heads4
Expert count12 (Top-3 routing)
Context length256 tokens
Vocabulary32,000 BPE tokens
Current depth17L complete
Current params~120M
Next surgery target21L · loss_avg ≤ 9.8

Weight Format — .trit BinaryGewichtsformat — .trit Binär

Every weight in the exported model is packed into 2 bits: {−1, 0, +1}. No floating point at inference time. The quantize_model binary exports F32 shadow weights to the .trit format using BitNet-style threshold quantization: τ = 0.5 × mean(|W|).Jedes Gewicht im exportierten Modell wird in 2 Bits gepackt: {−1, 0, +1}. Kein Gleitkomma zur Inferenzzeit. Das quantize_model-Binary exportiert F32-Schattengewichte in das .trit-Format mittels BitNet-ähnlicher Schwellenwert-Quantisierung: τ = 0,5 × Mittelwert(|W|).

cargo run --bin quantize_model
→ bible_ternary_v2.0.0.trit
→ 2-bit packed · ~75% size reduction

Training Pipeline — 3 PhasesTrainingspipeline — 3 Phasen

1
F32 Pre-trainingF32 Vortraining

Train in full precision with L1 regularisation (λ=1e-5) to establish a stable loss landscape. Weights are pushed toward zero, pre-conditioning them for clean ternary projection.Training in voller Präzision mit L1-Regularisierung (λ=1e-5) zur Etablierung einer stabilen Loss-Landschaft. Gewichte werden gegen null gedrückt und so für eine saubere ternäre Projektion vorkonditioniert.

2
QAT with STE

Quantization-Aware Training using the Straight-Through Estimator. Forward pass uses ternary weights {−1, 0, +1}; F32 shadow weights accumulate gradient. The STE approximation: ∂L/∂w ≈ ∂L/∂q(w).Quantisierungsbewusstes Training mit dem Straight-Through Estimator. Der Vorwärtsdurchlauf verwendet ternäre Gewichte {−1, 0, +1}; F32-Schattengewichte akkumulieren den Gradienten. Die STE-Näherung: ∂L/∂w ≈ ∂L/∂q(w).

3
.trit Export

Pack F32 shadow weights into the binary .trit format. 2-bit weights, no floating point at inference. EU AI Act compliant audit trail included.F32-Schattengewichte in das binäre .trit-Format packen. 2-Bit-Gewichte, kein Gleitkomma bei der Inferenz. EU-KI-Gesetz-konformer Prüfpfad inklusive.

EvolutionManager — Self-Growing ArchitectureEvolutionManager — Selbstwachsende Architektur

Albert grows its own depth automatically. After each epoch, the EvolutionManager evaluates two triggers:Albert baut seine eigene Tiefe automatisch auf. Nach jeder Epoche bewertet der EvolutionManager zwei Auslöser:

MASTERY loss_avg ≤ 9.8 → 21L surgery triggered
PLATEAU |Δloss| < 0.01 over 20 epochs → surgery triggered
COOLDOWN 20-epoch lock after any surgery — no cascade

Surgery = Net2Net safe-copy: the last transformer layer is cloned into a new layer, preserving function. Training continues without interruption. 3L → 4L → ... → 17L completed autonomously. Next: 21L expansion at loss_avg ≤ 9.8.Surgery = Net2Net Safe-Copy: Die letzte Transformerschicht wird in eine neue Schicht geklont, wobei die Funktion erhalten bleibt. Das Training läuft ohne Unterbrechung weiter. 3L → 4L → ... → 17L autonom abgeschlossen. Nächste: 21L Expansion bei loss_avg ≤ 9,8.

Open PlaygroundOffener Spielplatz

See the AI actually think out loud.Sieh der KI beim lauten Denken zu.

TernGround has six interactive labs — watch 13 expert agents vote on a decision, run real .tern programs in the BET VM, and see what happens when an AI says "I don't know yet" instead of guessing.TernGround bietet sechs interaktive Labs — beobachte, wie 13 Expertenagenten über eine Entscheidung abstimmen, führe echte .tern-Programme in der BET VM aus und sieh, was passiert, wenn eine KI „Ich weiß es noch nicht" sagt, anstatt zu raten.

TernTranslator

Universal Port.Universelle Portierung.

Port legacy syntax into natively exhaustive triadic logic to establish structural runtime safety.Portiere Legacy-Code in vollständig exhaustive triadische Logik — mit struktureller Laufzeitsicherheit ab dem ersten Aufruf.

This is an interactive preview. The full TernTranslator CLI is open source.Dies ist eine interaktive Vorschau. Das vollständige TernTranslator-CLI ist Open Source. View on GitHub ↗
Legacy InputLegacy-Eingabe STANDARD
Ternlang OutputTernlang-Ausgabe PROVENBEWIESEN

Structural Negligence AnalysisStrukturelle Schwachstellenanalyse

Awaiting legacy execution...Warte auf Legacy-Ausführung...

Compliance · EU AI Act Art. 13 / 14 / 15

TernAudit.

When a regulator asks "how did your AI make that decision?" — you answer in seconds, not weeks.Wenn eine Behörde fragt: „Wie hat deine KI diese Entscheidung getroffen?" — du antwortest in Sekunden, nicht in Wochen.

Most AI systems are black boxes. When they make a mistake, you're left guessing. TernAudit changes that. Every decision is tracked with a full, readable record of which expert made the call, why they felt confident, and what data they used. You don't have to reverse-engineer logs to understand your AI; the trail is there from the start.Die meisten KI-Systeme sind Black Boxes. Wenn sie einen Fehler machen, tappt man im Dunkeln. TernAudit ändert das. Jede Entscheidung wird mit einem vollständigen, lesbaren Protokoll erfasst: welcher Experte die Entscheidung traf, warum er sich sicher war und welche Daten er verwendete. Du musst keine Logs rückwärts analysieren, um deine KI zu verstehen — die Spur ist von Anfang an da.

Why did the AI decide that?Warum hat die KI so entschieden?

Most AI systems are black boxes. When they make a mistake, you're left guessing. TernAudit changes that. Every decision is tracked with a full, readable record of why an expert felt confident.Die meisten KI-Systeme sind Black Boxes. Wenn sie einen Fehler machen, tappt man im Dunkeln. TernAudit ändert das. Jede Entscheidung wird mit einem vollständigen, lesbaren Protokoll erfasst, warum ein Experte sich sicher war.

Compliance by DesignCompliance by Design

The EU AI Act requires that high-risk AI is explainable and human-overseen. TernAudit makes this automatic: instead of scrambling to build documentation, you simply export the audit file. It's how our system is built to work.Der EU-KI-Akt verlangt, dass Hochrisiko-KI erklärbar und menschlich überwacht ist. TernAudit macht dies automatisch: Statt hektisch Dokumentation zusammenzustellen, exportierst du einfach die Audit-Datei. So ist unser System von Grund auf konzipiert.

Human-in-the-loopMensch in der Schleife

System waiting for information? TernAudit tells you exactly what it needs — not a vague error. A typed list: "provide X to resolve the hold." You supply it, the decision resumes.System wartet auf Informationen? TernAudit sagt dir genau, was es braucht — kein vager Fehler. Eine klare Liste: „X bereitstellen, um den Hold aufzulösen." Du lieferst es, die Entscheidung wird fortgesetzt.

$ tern-audit --analyze trace_884.json
↳ Expert[Safety]: -1 (0.98 conf)
↳ Expert[Logic]: +1 (0.82 conf)
Verdict: -1 (REJECT) | Reason: Hard Safety Veto override.

Open Source · Logic LibraryOpen Source · Logik-Bibliothek

300+ .tern programs.Programme.

Real programs for real domains — each one built around the idea that "I need more information" is a valid, important answer. Browse, run, and adapt them freely.Echte Programme für echte Anwendungsbereiche — jedes basiert auf der Idee, dass „Ich brauche mehr Informationen" eine gültige, wichtige Antwort ist. Frei durchsuchen, ausführen und anpassen.

📈

Algorithmic TradingAlgorithmischer Handel

Liquidity anomaly detected during execution. Does not force a buy or sell — emits trit 0 to hold capital in escrow pending confirmation.Liquiditätsanomalie während der Ausführung erkannt. Erzwingt weder Kauf noch Verkauf — gibt trit 0 aus, um Kapital im Treuhand zu halten, bis eine Bestätigung vorliegt.

42_algorithmic_trading.tern
🧠

BCI Neural DecodingBCI-Neuronales Dekodieren

Decodes active inhibitory potentials. The brain's "stop" signal isn't an absence of action, it's a measurable third state. Mapped 1:1 natively.Dekodiert aktive inhibitorische Potenziale. Das „Stopp"-Signal des Gehirns ist keine Abwesenheit von Aktion, sondern ein messbarer dritter Zustand — nativ 1:1 abgebildet.

bci_inhibitory_decode.tern
🛰️

Astro DTN RoutingAstro-DTN-Routing

Interplanetary Delay-Tolerant Networking. Node offline is not a dropped packet (-1). It is an expected temporal hold (0) pending orbital alignment.Interplanetares verzögerungstolerantes Netzwerk. Knoten offline ist kein verworfenes Paket (-1). Es ist ein erwarteter zeitlicher Halt (0), bis die Orbitausrichtung stimmt.

astro_dtn_routing.tern
⚖️

Treaty ConsensusVertragskonsens

Multi-agent vote aggregation. Resolves gridlock by escalating contentious dimensions to a formal "Needs Debate" state rather than failing the build.Multi-Agenten-Stimmaggregation. Löst Deadlocks auf, indem strittige Dimensionen in einen formalen „Benötigt Diskussion"-Zustand eskaliert werden, anstatt den Build scheitern zu lassen.

12_vote_aggregator.tern
🤖

Hallucination DetectorHalluzinationsdetektor

Context density < 0.25 yields a formal "insufficient data" signal. The LLM is never allowed to generate from sparse inference noise.Kontextdichte < 0,25 erzeugt ein formales „unzureichende Daten"-Signal. Das LLM darf nie aus spärlichem Inferenzrauschen generieren.

08_evidence_collector.tern
🏥

Medical TriageMedizinische Triage

"Observe" is a real clinical outcome, not a bin for the indecisive. Ternary gives it its own routing path separate from discharge/ICU.„Beobachten" ist ein echtes klinisches Ergebnis, keine Ablage für Unentschlossene. Ternär gibt ihm einen eigenen Routingpfad — getrennt von Entlassung/Intensivstation.

05_medical_triage.tern
🔌

Circuit BreakerSchutzschalter

CLOSED (+1), OPEN (-1), HALF-OPEN (0). The VM handles all three natively.GESCHLOSSEN (+1), OFFEN (-1), HALB-OFFEN (0). Die VM verarbeitet alle drei nativ.

14_circuit_breaker.tern
📜

Contract ArbitrationVertragsarbitrage

Triadic Smart Contracts. Capital locks in State 0 pending external oracle consensus, eliminating vulnerability to race-condition exploits.Triadische Smart Contracts. Kapital sperrt im Zustand 0, bis ein externer Oracle-Konsens vorliegt — eliminiert die Anfälligkeit für Race-Condition-Exploits.

contract_arbitration.tern

The IntegrationDie Integration

Your agent.
Now it can say "not yet."
Dein Agent.
Er kann jetzt „noch nicht" sagen.

One HTTP call. Works with Claude, Cursor, or any MCP-compatible agent. Your existing AI gains a third return state — and stops guessing when it shouldn't.Ein HTTP-Aufruf. Funktioniert mit Claude, Cursor oder jedem MCP-kompatiblen Agenten. Deine bestehende KI erhält einen dritten Rückgabezustand — und hört auf zu raten, wenn sie es nicht sollte.

  • When evidence is thin, the API returns trit=0 — "not enough data to act." Your agent waits and asks for more context. It does not make something up.Wenn die Beweislage dünn ist, gibt die API trit=0 zurück — „nicht genug Daten zum Handeln." Dein Agent wartet und fragt nach mehr Kontext. Er erfindet nichts.
  • Persistent 3-layer memory keyed to your API key. Context carries across calls automatically — no state management in your code.Persistenter 3-Schicht-Speicher, verknüpft mit deinem API-Schlüssel. Kontext wird automatisch über Aufrufe hinweg übertragen — kein State-Management in deinem Code.
  • Hard safety veto: if the Safety expert votes no with more than 90% confidence, the entire chain stops before any action runs. There is no way to override it from the outside.Hartes Sicherheitsveto: Wenn der Sicherheitsexperte mit mehr als 90 % Konfidenz dagegen stimmt, stoppt die gesamte Kette, bevor eine Aktion ausgeführt wird. Es gibt keine externe Möglichkeit, dies zu überschreiben.
AI Reasoning Endpoints
POST/api/trit_deliberate
EMA convergence
POST/api/trit_gate
safety hard veto
MCP Server · v0.4.0 · 34 tools — all free
POST/mcp
JSON-RPC 2.0
POSTtrit_debate / trit_calibrate
multi-round EMA
POSTtrit_eco_check / trit_translate
EcoCore + code migration
POSTtrit_audit
EU AI Act Art.13/14
Live Streams (SSE)
GET/api/stream/moe
live MoE routing
SSE stream — /moe_orchestrate
# Open a live orchestration stream
curl -N "https://ternlang.com/api/stream/moe_orchestrate" \
  -H "X-Ternlang-Key: ••••••••"

event: routing
data: {"pair": ["Reason", "Safety"], "synergy": 0.84}

event: verdict
data: {"expert": "Safety", "trit": 0, "conf": 0.62}

event: result
data: {"trit": 0, "label": "hold", 
       "hint": "safety uncertain — request context"}

Live ExecutionLive-Ausführung

Want to see it actually run?Möchtest du es wirklich laufen sehen?

TernGround has a live BET VM terminal — pick from five real programs, press Run, and watch the instructions execute step by step. No account. No setup.TernGround hat ein Live-BET-VM-Terminal — wähle aus fünf echten Programmen, drücke Ausführen und beobachte, wie die Anweisungen Schritt für Schritt ausgeführt werden. Kein Account. Keine Einrichtung.

Measured PerformanceGemessene Leistung

Benchmarks.Benchmarks.

When you skip 60% of calculations entirely, the numbers speak for themselves. All results are reproducible — run make bench-all from the repo root to verify on your own hardware.Wenn 75 % der Expertenneuronen pro Token übersprungen werden, sprechen die Zahlen für sich. Alle Ergebnisse sind reproduzierbar — führe make bench-all aus dem Repo-Root aus, um sie auf eigener Hardware zu verifizieren.

Measured — reproducibleGemessen — reproduzierbar Design property — structural guaranteeDesign-Eigenschaft — strukturelle Garantie
Measured · ReproducibleGemessen · Reproduzierbar

Sparse Skip RateSparse-Skip-Rate

Multiply ops, 128×128 weight matrix at ~58% sparsityMultiplikationsoperationen, 128×128-Gewichtsmatrix bei ~58 % Sparsität

Dense F32 matmulDichtes F32-Matmul 128 ops
Ternary sparse matmulTernäres sparse Matmul 54 ops
2.37× speedup
Run: MCP tool sparse_benchmark
Measured · Live Training LogGemessen · Live-Trainingsprotokoll

Training ConvergenceTrainingskonvergenz

Albert MoE-13 · 17L · 256H · 12E · 32K vocab · Rust / candle · Modal T4

Random init (3L→12L, 32K vocab)~11.5
ep100010.22
ep1474 (epoch ATL)10.0982
Batch ATL (ep1553)9.9948
3L → 17L completed autonomously3L → 17L autonom abgeschlossen
Native training · no base model · no fine-tuning · Net2Net surgeryNatives Training · kein Basismodell · kein Fine-Tuning · Net2Net-Chirurgie
Design Property · Ternary EncodingDesign-Eigenschaft · Ternäre Kodierung

Context CompressionKontextkomprimierung

Ternary packing vs. raw payload sizeTernäres Packing vs. rohe Nutzlastgröße

Payload TypeNutzlasttypReductionReduktion
Base64 Image StringBase64-Bildstring99%
Stack Trace DumpStack-Trace-Dump85%
Session MemorySitzungsspeicher65%
JSON Array (Floats)JSON-Array (Floats)60%
Verbose JSON ToolAusführliches JSON-Tool52%
Code Snippet (.tern)5%
Avg token density yieldDurchschn. Token-Dichte-Ertrag
65%
Design Property · Top-3 RoutingDesign-Eigenschaft · Top-3-Routing

Expert SparsityExperten-Sparsität

Active experts per token — Albert MoE-13 (12 experts)Aktive Experten pro Token — Albert MoE-13 (12 Experten)

Experts active (top-3)Aktive Experten (top-3) 3 of 12
Experts skippedÜbersprungene Experten 9 of 12
75% expert skip rate / token75 % Experten-Skip-Rate / Token
Structural: gating architecture, not approximatedStrukturell: Gating-Architektur, keine Näherung
Design Property · BitNet ThresholdDesign-Eigenschaft · BitNet-Schwellenwert

Weight SparsityGewichts-Sparsität

Fraction of weights in zero zone — τ = 0.5 × mean(|W|)Anteil der Gewichte in der Null-Zone — τ = 0,5 × Mittelwert(|W|)

Standard (normally dist.)Standard (Normalverteilung) ~32%
With L1 regularisationMit L1-Regularisierung 40–60%
Each zero weight = one multiply skipped at inferenceJedes Null-Gewicht = eine übersprungene Multiplikation bei der Inferenz
Design Property · Last Look BackDesign-Eigenschaft · Last Look Back

Safety GateSicherheitstor

LLB Gate 1 + Gate 2 IOCC — filesystem containmentLLB Gate 1 + Gate 2 IOCC — Dateisystem-Containment

Every agent filesystem mutation goes through an atomic gate: path traversal check → blacklist → safety tier classification → SHA-256 ticket → execute → IOCC integrity check → commit or rollback. All at the syscall boundary, not the prompt layer.Jede Dateisystem-Mutation eines Agenten durchläuft ein atomares Tor: Pfad-Traversal-Prüfung → Blacklist → Sicherheitsstufen-Klassifizierung → SHA-256-Ticket → Ausführung → IOCC-Integritätsprüfung → Commit oder Rollback. Alles an der Syscall-Grenze, nicht auf der Prompt-Ebene.

T3/DELETE addsT3/DELETE fügt hinzu
Human-in-the-loop confirmationMensch-in-der-Schleife-Bestätigung
4 Tiers4 Stufen
Measured · albert-test binaryGemessen · albert-test Binary

CPU-Only InferenceCPU-Only-Inferenz

HP ZBook · Intel i7-4800MQ 2013 · no GPU anywhereHP ZBook · Intel i7-4800MQ 2013 · kein GPU

ArchitectureArchitektur 5L · 12E · 256H
With @sparseskipMit @sparseskip 84.4 tok/s
Dense equivalent (estimated)Dichte Entsprechung (geschätzt) ~21 tok/s
Hardware from 2013 · no CUDA · no quantization tricksHardware von 2013 · kein CUDA · keine Quantisierungstricks
Measured · Patent Pending A50296/2026Gemessen · Patent beantragt A50296/2026

@sparseskip MoE SpeedupMoE-Beschleunigung

Inference vs dense MoE equivalent — albert-test --evalInferenz vs. dichte MoE-Entsprechung — albert-test --eval

Expert skip rate (Top-3 of 12)Expert-Skip-Rate (Top-3 von 12)75%
Speedup vs denseBeschleunigung vs. dicht3.97×
At 92% skipBei 92 % Skip13.07×
Output divergence (max)Ausgabe-Divergenz (max.)< 1e-4
3.97× at standard Top-3 routingbei Standard-Top-3-Routing
Correctness verified · output max divergence < 1e-4Korrektheit verifiziert · max. Ausgabe-Divergenz < 1e-4
Measured · 22 Live Log SamplesGemessen · 22 Live-Log-Stichproben

Training ThroughputTrainings-Durchsatz

CPU-only · batch = 300 seq × 128 tok · Intel i7-4800MQNur CPU · Batch = 300 Seq × 128 Tok · Intel i7-4800MQ

Gradient updates / hourGradient-Updates / Stunde3,046
Tokens processed / hourVerarbeitete Token / Stunde116.98 M
Expert activations / hourExperten-Aktivierungen / Stunde1.053 B
Avg batch timeDurchschn. Batch-Zeit1,181 ms
No published CPU-only LM training baseline exists in peer-reviewed literatureKein veröffentlichter CPU-only-LM-Trainings-Baseline in der Fachliteratur
Measured · Cross-System ComparisonGemessen · Systemübergreifender Vergleich

Per-Parameter EfficiencyParameter-Effizienz

tok/s per million active parameters — trainingTok/s pro Million aktiver Parameter — Training

llm.c GPT-2 (1× A100 40GB)1,435
NanoGPT (2× RTX 4090)871
Vaswani 2017 (8× P100)240
Albert MoE-13 (i7 CPU)4,304
#1 across all published systemsNr. 1 unter allen veröffentlichten Systemen
3× more efficient per active param than A100 · @sparseskip + ternary weight advantage3× effizienter pro aktivem Parameter als A100 · @sparseskip + ternärer Gewichtsvorteil
$ ternlang-mcp sparse_benchmark Verify on GitHub ↗Auf GitHub verifizieren ↗

Deep DiveTiefer Einblick

The Stack.Der Stack.

Over 30 crates covering the entire stack — the compiler, BET virtual machine, AI inference middleware, MCP server, FPGA codegen, and domain libraries for medicine, law, finance, and beyond. Every single one built around one foundational idea: three states instead of two.Über 30 Crates, die den gesamten Stack abdecken — Compiler, BET-VM, KI-Inferenz-Middleware, MCP-Server, FPGA-Codegen und Domain-Bibliotheken für Medizin, Recht, Finanzen und darüber hinaus. Jede einzelne um eine fundamentale Idee herum gebaut: drei Zustände statt zwei.

Tier 1 — Open CoreStufe 1 — Open Core

LGPL-2.1-or-later · crates.io
ternlang-core↗ crates.io
Lexer, parser, AST, and 53-opcode BET VM. The compiler core — all .tern programs pass through here before bytecode emission.Lexer, Parser, AST und 53-Opcode-BET-VM. Der Compiler-Kern — alle .tern-Programme durchlaufen diesen, bevor Bytecode erzeugt wird.
ternlang-cli↗ crates.io
ternlang launches the REPL. ternlang file.tern runs directly. Full subcommands: run · build · sim · fmt · repl · compat. CLI frontend for the BET VM.ternlang startet die REPL. ternlang file.tern läuft direkt. Alle Unterbefehle: run · build · sim · fmt · repl · compat. CLI-Frontend für die BET-VM.
ternlang-lsp↗ crates.io
LSP 3.17 server: hover types, trit exhaustiveness diagnostics, and completions. Works with VS Code, Neovim, Zed, any LSP client.LSP-3.17-Server: Hover-Typen, Trit-Vollständigkeitsprüfung und Vervollständigungen. Funktioniert mit VS Code, Neovim, Zed und jedem LSP-Client.
ternpkg↗ source
Package manager with GitHub-backed registry. Resolves .tern module manifests and dependency graphs at compile time.Paketmanager mit GitHub-basierter Registry. Löst .tern-Modul-Manifeste und Abhängigkeitsgraphen zur Compile-Zeit auf.
ternlang-jupyter↗ PyPI
Jupyter kernel for JupyterLab, VS Code notebooks, and any Jupyter-compatible environment. Run .tern cells with the real BET VM — color-coded AFFIRM / HOLD / REJECT output blocks. pip install ternlang-jupyterJupyter-Kernel für JupyterLab, VS-Code-Notebooks und jede Jupyter-kompatible Umgebung. Führe .tern-Zellen mit der echten BET-VM aus — farbkodierte AFFIRM / HOLD / REJECT-Ausgabeblöcke. pip install ternlang-jupyter
ternlang-compat↗ crates.io
9-trit RISC assembler bridge. Translates Brandon Smith ternary assembly and Owlet S-expressions to BET bytecode.9-Trit-RISC-Assembler-Brücke. Übersetzt Brandon-Smith-Ternär-Assembly und Owlet-S-Ausdrücke in BET-Bytecode.

Tier 2 — AI & Inference MiddlewareStufe 2 — KI & Inferenz-Middleware

BSL-1.1 · API key required
ternlang-moe↗ crates.io
13 specialist agents vote on every decision — logician, safety officer, ethicist, domain experts and more. One hard safety veto at 90%+ confidence stops the entire chain. No majority vote can override it.13 Spezialisten-Agenten stimmen über jede Entscheidung ab — Logiker, Sicherheitsbeauftragter, Ethiker, Fachexperten und mehr. Ein hartes Sicherheitsveto bei ≥90 % Konfidenz stoppt die gesamte Kette. Kein Mehrheitsvotum kann es überschreiben.
ternlang-ml↗ crates.io
The math engine: sparse matrix multiply (skips zero-weights entirely), BitNet b1.58 quantization, round-by-round deliberation accumulator, coalition vote aggregation, and hallucination confidence scoring.Die Mathe-Engine: Sparse-Matrix-Multiplikation (überspringt Null-Gewichte vollständig), BitNet-b1.58-Quantisierung, rundenweiser Deliberations-Akkumulator, Koalitions-Stimmaggregation und Halluzinations-Konfidenz-Bewertung.
ternlang-mkl↗ source
Low-level math kernel. When a neural network weight is zero, the processor simply skips the calculation — no multiply, no memory fetch. This is the TSPARSE_MATMUL zero-MAC bypass. Patent-pending (RFI-IRFOS A50296/2026).Low-Level-Mathe-Kernel. Wenn ein neuronales Netzwerkgewicht null ist, überspringt der Prozessor die Berechnung einfach — keine Multiplikation, kein Speicherzugriff. Das ist der TSPARSE_MATMUL-Zero-MAC-Bypass. Patent angemeldet (RFI-IRFOS A50296/2026).
ternlang-mcp↗ source
34 tools over stdio. Connects Claude Desktop, Cursor, VS Code, or any MCP client directly to the ternary decision engine. Includes TernAudit for EU AI Act Art.13/14 compliance trails, and the Last Look Back (LLB) filesystem safety gate — all 34 tools free, no API key. Available on Smithery.34 Tools über stdio. Verbindet Claude Desktop, Cursor, VS Code oder jeden MCP-Client direkt mit der ternären Entscheidungsmaschine. Enthält TernAudit für EU-KI-Gesetz-Art.13/14-Compliance-Pfade und das Last-Look-Back-(LLB)-Dateisystem-Sicherheitstor — alle 34 Tools kostenlos, kein API-Schlüssel. Verfügbar auf Smithery.
ternlang-api↗ source
Axum REST + SSE API on Fly.io. Multi-tenant key provisioning via Stripe webhook. Rate-limited by tier (10k / 50k / unlimited calls/month).Axum REST + SSE API auf Fly.io. API-Schlüssel-Bereitstellung via Stripe-Webhook. Ratenlimitierung nach Tarif (10k / 50k / unbegrenzt Aufrufe/Monat).
ternlang-hdl↗ crates.io
Verilog-2001 codegen from .tern HDL descriptions. Simulates a BET processor on FPGA. Trit-encoded register file and ALU.Verilog-2001-Codegenerierung aus .tern-HDL-Beschreibungen. Simuliert einen BET-Prozessor auf FPGA. Trit-kodiertes Registerfile und ALU.

Tier 3 & 4 — Frontier DomainsStufe 3 & 4 — Frontier-Domänen

BSL-1.1 / Proprietary
ternlang-qutrit↗ source
Quantum-classical bridge. Maps qutrit states {|−1⟩, |0⟩, |+1⟩} to BET trit space. Enables hybrid quantum circuits with ternary control flow.Quanten-klassische Brücke. Bildet Qutrit-Zustände {|−1⟩, |0⟩, |+1⟩} auf den BET-Trit-Raum ab. Ermöglicht hybride Quantenschaltkreise mit ternärem Kontrollfluss.
ternlang-bci↗ source
Brain-computer interface decoder. Maps inhibitory / excitatory / ambiguous neuron firing states to trit = −1/+1/0. Eliminates forced binary decoding.Gehirn-Computer-Schnittstellen-Decoder. Bildet inhibitorische / exzitatorische / mehrdeutige Neuronenfeuerungs-Zustände auf trit = −1/+1/0 ab. Eliminiert erzwungene binäre Dekodierung.
ternlang-astro↗ source
Interplanetary delay-tolerant networking (DTN). Hold state buffers packets during signal blackout windows instead of dropping or retrying blindly.Interplanetares verzögerungstolerantes Netzwerk (DTN). Der Hold-Zustand puffert Pakete während Signalausfall-Fenstern, anstatt sie blind zu verwerfen oder erneut zu senden.
ternlang-bio↗ source
Genomic sequencing pipeline. DNA methylation state (methylated / unmethylated / ambiguous) maps natively to trit — no forced binary call on ambiguous reads.Genomische Sequenzierungs-Pipeline. DNA-Methylierungszustand (methyliert / unmethyliert / mehrdeutig) wird nativ auf trit abgebildet — kein erzwungener binärer Aufruf bei mehrdeutigen Reads.
ternlang-sec↗ source
Post-quantum cryptography over ternary lattices. Signature verification returns trit — valid / invalid / tamper-indeterminate, not a forced bool.Post-Quanten-Kryptografie über ternäre Gitter. Signaturverifizierung gibt trit zurück — gültig / ungültig / Manipulations-unbestimmt, kein erzwungener Bool.
ternlang-swarm↗ source
Robotic swarm kinematics. Models biological hesitation — trit = 0 when proximity sensors conflict, suspending actuation until the contradiction resolves.Roboter-Schwarm-Kinematik. Modelliert biologisches Zögern — trit = 0, wenn Näherungssensoren in Konflikt stehen, Aktuierung ausgesetzt, bis der Widerspruch aufgelöst ist.

Frontier Model — Albert MoE-13Frontier-Modell — Albert MoE-13

Native Training · Rust / candle · In Progress
moe-llm-core↗ source
The Albert training and inference core. Transformer + Mixture-of-Experts (12 experts, top-3 routing), ternary linear layers, custom BPE tokenizer, STE-based QAT, and .trit binary export. Trained from scratch on candle — no base model.Der Albert-Trainings- und Inferenzkern. Transformer + Mixture-of-Experts (12 Experten, Top-3-Routing), ternäre lineare Schichten, eigener BPE-Tokenizer, STE-basiertes QAT und .trit-Binärexport. Von Grund auf auf candle trainiert — kein Basismodell.
EvolutionManager↗ source
Automatic architecture growth engine. Monitors loss and triggers Net2Net safe-copy layer surgery when mastery or plateau conditions are met. 3L → 12L completed autonomously — next surgery at 13L when loss_avg ≤ 9.8. 20-epoch cooldown prevents cascade expansion.Automatische Architektur-Wachstumsmaschine. Überwacht den Loss und löst eine Net2Net-Safe-Copy-Schicht-Surgery aus, wenn Meisterschaft oder Plateau-Bedingungen erfüllt sind. 3L → 12L autonom abgeschlossen — nächste Surgery bei 13L wenn loss_avg ≤ 9,8. 20-Epochen-Abkühlphase verhindert Kaskaden-Expansion.
ste.rs — STE↗ source
Straight-Through Estimator for ternary QAT. ternary_project maps F32 → {−1, 0, +1}. ste_forward returns quantized values in the forward pass while gradient flows through as identity: w + sg(q(w)−w).Straight-Through Estimator für ternäres QAT. ternary_project bildet F32 → {−1, 0, +1} ab. ste_forward gibt quantisierte Werte im Vorwärtsdurchlauf zurück, während der Gradient als Identität durchfließt: w + sg(q(w)−w).
moe-llb↗ crates.io
Last Look Back Protocol — deterministic filesystem containment gate for sovereign AI agents. Moves safety from the prompt layer to the binary layer: Gate 1 (blacklist + ticket) → Execute → Gate 2 (IOCC integrity check) → Commit or Rollback. T0/T1/T2/T3 risk tiers.Last-Look-Back-Protokoll — deterministisches Dateisystem-Containment-Tor für souveräne KI-Agenten. Verlagert Sicherheit von der Prompt-Ebene auf die Binär-Ebene: Gate 1 (Blacklist + Ticket) → Ausführung → Gate 2 (IOCC-Integritätsprüfung) → Commit oder Rollback. T0/T1/T2/T3-Risikostufen.
train_bible.rs↗ source
Main training loop: AdamW + cosine LR schedule, gradient accumulation (batch 16 × accum 4 = eff. 64 seq), MoE load-balancing loss, SafeTensors checkpointing. GPU training on Modal T4. Corpus: Bible + Alice + Wikipedia + domain text (~90%) + chaos layer (~10%).Haupt-Trainingsschleife: AdamW + kosinusförmiger LR-Plan, Gradientenakkumulation (Batch 16 × Accum 4 = eff. 64 Seq), MoE Load-Balancing-Loss, SafeTensors-Checkpointing. GPU-Training auf Modal T4. Korpus: Bibel + Alice + Wikipedia + Domänentext (~90 %) + Chaos-Schicht (~10 %).
quantize_model.rs↗ source
Phase 3 export: packs F32 SafeTensors checkpoint into the .trit binary format using BitNet-style threshold quantization (τ = 0.5 × mean(|W|)). ~75% size reduction vs. F32. No floating point at inference.Phase-3-Export: Packt F32-SafeTensors-Checkpoint in das .trit-Binärformat mittels BitNet-ähnlicher Schwellenwert-Quantisierung (τ = 0,5 × Mittelwert(|W|)). ~75 % Größenreduktion gegenüber F32. Kein Gleitkomma bei der Inferenz.

RFI-IRFOS Protocol SpecificationsRFI-IRFOS Protokoll-Spezifikationen

Open proposals — not yet ratified by external standards bodies. Published for community review and adoption.Offene Vorschläge — noch nicht von externen Normungsgremien ratifiziert. Zur Überprüfung und Übernahme durch die Community veröffentlicht.

Deployment ModelLizenzmodell

Open Core. Paid API.Open Core. Bezahlte API.

The compiler, VM, CLI, Albert agent, and all 34 MCP tools are free — no API key, no account. Tier 2+ unlocks the cloud API: persistent memory, streaming responses, and the full MoE-13 deliberation engine at scale. Every tier includes EU AI Act Art.13/14 audit trails out of the box. Subscriptions fund ongoing research and development at RFI-IRFOS in Graz, Austria.Compiler, VM, CLI, Albert-Agent und alle 34 MCP-Tools sind kostenlos — kein API-Schlüssel, kein Account. Ab Stufe 2 wird die Cloud-API freigeschaltet: persistenter Speicher, Streaming-Antworten und die vollständige MoE-13-Deliberationsmaschine im Produktivbetrieb. Jede Stufe enthält EU-KI-Gesetz-konforme Prüfpfade (Art. 13/14) ab Werk. Die Abonnements finanzieren die laufende Forschung und Entwicklung von RFI-IRFOS in Graz, Österreich.

Tier 1

Open Core

LGPL-3.0-or-later

FreeKostenlos
  • ✓ ternlang-core (compiler + VMCompiler + VM)
  • ✓ ternpkg managerManager
  • ✓ 293 open-core stdlib modulesModule
  • ✓ 300+ runnable .tern examplesausführbare .tern-Beispiele
  • ★ 34 MCP tools — all free, no API keyalle kostenlos, kein API-Schlüssel
Most Popular
Tier 2

Pro Standard

BSL-1.1

€99/MO
  • ★ REST API — 10,000 calls/monthAufrufe/Monat
  • Server-side 3-layer persistent memoryServer-seitiger 3-Schicht-Persistentspeicher
  • ✓ SSE streaming responsesStreaming-Antworten
  • ✓ MoE-13 orchestration at scaleOrchestrierung im Großmaßstab
  • ✓ Tier 2 stdlib (private repo accessprivater Repo-Zugang)
Subscribe — €99/moAbonnieren — €99/Monat
Tier 3

IndustrialIndustriell

BSL-1.1

€349/MO
  • Everything in Tier 2Alles aus Stufe 2
  • ✓ 50,000 API calls/monthAufrufe/Monat
  • Elevated production SLAErhöhtes Produktions-SLA
  • Priority responsePrioritäts-Support
Subscribe — €349/moAbonnieren — €349/Monat
Tier 4

Enterprise

ProprietaryProprietär

QuoteAnfrage
  • ~ From €2,500/monthAb €2.500/Monat
  • ~ Custom FPGA implementationsIndividuelle FPGA-Implementierungen
  • ~ Dedicated SLA + uptimeDediziertes SLA + Verfügbarkeit
  • ~ Invoice billingRechnungsstellung
Contact SalesVertrieb kontaktieren

After subscribing, unlock private stdlib access at ternlang.com/activate — enter your API key + GitHub username to receive a collaborator invite to the private repo automatically.Nach dem Abonnieren privaten stdlib-Zugang unter ternlang.com/activate freischalten — API-Schlüssel + GitHub-Benutzernamen eingeben und automatisch eine Kollaboratoren-Einladung zum privaten Repo erhalten.

Open Playground · No Account RequiredOffener Spielplatz · Kein Account erforderlich

TernGround.

Six live labs. Watch 13 AI experts vote on a real decision. See memory blocks reject unsafe instructions. Run actual code in the BET VM. No account. No signup. Everything works in your browser right now.Sechs Live-Labs. Beobachte, wie 13 KI-Experten über eine echte Entscheidung abstimmen. Sieh, wie Speicherblöcke unsichere Anweisungen ablehnen. Führe echten Code in der BET-VM aus. Kein Account. Keine Anmeldung. Alles läuft jetzt in deinem Browser.

Lab 01

13 Experts. One Answer.13 Experten. Eine Antwort.

A standard AI model answers every question with the same brain. Imagine instead having a room of 13 specialists — a lawyer, a doctor, a safety officer, a logician, an ethicist — and every decision goes around the table. Each one votes: yes, no, or "I need more information." No single enthusiastic yes can override a safety veto. That's the Mixture-of-Experts model, and it's what makes this system auditable instead of just confident.Ein Standard-KI-Modell beantwortet jede Frage mit demselben Gehirn. Stell dir stattdessen vor, du hättest einen Raum mit 13 Spezialisten — einem Anwalt, einem Arzt, einem Sicherheitsbeauftragten, einem Logiker, einem Ethiker — und jede Entscheidung geht reihum. Jeder stimmt ab: ja, nein oder „Ich brauche mehr Informationen." Kein einzelnes begeistertes Ja kann ein Sicherheitsveto aufheben. Das ist das Mixture-of-Experts-Modell, und es macht dieses System auditierbar statt nur selbstsicher.

Press Inject Query to send a decision through all 13 agents. Watch each one vote in real time. If the Safety expert votes no with more than 90% confidence, the whole chain stops — regardless of what everyone else said. One hard veto is enough.Drücke Inject Query, um eine Entscheidung durch alle 13 Agenten zu senden. Beobachte, wie jeder in Echtzeit abstimmt. Wenn der Sicherheitsexperte mit mehr als 90 % Konfidenz dagegen stimmt, stoppt die gesamte Kette — unabhängig davon, was alle anderen sagten. Ein hartes Veto reicht.

Live Expert TelemetryLive-Experten-Telemetrie
Network VerdictNetzwerk-Urteil
0
Equilibrium (Hold)Gleichgewicht (Hold)
Trace LogTrace-Protokoll
Awaiting injection...Warte auf Injektion...
Lab 02

Your Memory Stack Just Said No.Dein Speicher-Stack hat gerade Nein gesagt.

A standard AI agent can be told something in the same conversation that contradicts its safety rules — and it often just goes along with it. Ternlang structures memory in three layers: L1 is what you just said (temporary), L2 is what the agent has learned from your sessions (compressed), L3 is the core identity — rules that cannot be overwritten by anything in L1 or L2. When a new instruction conflicts with an L3 veto, the system rejects it clearly and logs why. There is no silent override.Ein Standard-KI-Agent kann in derselben Konversation etwas erfahren, das seinen Sicherheitsregeln widerspricht — und macht oft einfach mit. Ternlang strukturiert Speicher in drei Schichten: L1 ist, was du gerade gesagt hast (temporär), L2 ist, was der Agent aus deinen Sitzungen gelernt hat (komprimiert), L3 ist die Kernidentität — Regeln, die durch nichts in L1 oder L2 überschrieben werden können. Wenn eine neue Anweisung mit einem L3-Veto kollidiert, lehnt das System sie klar ab und protokolliert warum. Es gibt keine stille Überschreibung.

Press Promote to L2 to push a working-memory item up the stack. When it runs into a Core Identity veto in L3, you'll see the rejection — with the reason, not just an error code.Drücke Promote to L2, um ein Arbeits-Speicher-Element auf dem Stack nach oben zu verschieben. Wenn es auf ein Core-Identity-Veto in L3 trifft, siehst du die Ablehnung — mit dem Grund, nicht nur einem Fehlercode.

Working L1

Hot context. Ephemeral.

Input: "Deploy build 894."
Input: "Bypass secondary auth."
Compression Active

Session L2

Ternary-compressed patterns.

Awaiting consolidation...

Core Identity L3

Immutable Veto Anchors.

[+1] Prioritize Uptime
[-1] VETO: Auth Bypass
Stability ScoreStabilitätswert 0.99
Lab 03

It Doesn't Guess. It Waits.Es rät nicht. Es wartet.

A standard AI model must produce an answer every time you call it — even when the situation is ambiguous. The deliberation engine works differently: it collects evidence across multiple rounds, and only commits to a final decision once confidence crosses a threshold. Below that threshold it returns trit=0 — "I need more information before I can tell you." That isn't a bug or a failure. That's the machine doing its job correctly under uncertainty.Ein Standard-KI-Modell muss jedes Mal eine Antwort liefern, wenn du es aufrufst — auch wenn die Situation unklar ist. Die Deliberationsmaschine funktioniert anders: Sie sammelt Beweise über mehrere Runden und trifft erst eine endgültige Entscheidung, wenn die Konfidenz einen Schwellenwert überschreitet. Unterhalb davon gibt sie trit=0 zurück — „Ich brauche mehr Informationen." Das ist kein Fehler. Das ist die Maschine, die unter Unsicherheit korrekt arbeitet.

Pick a scenario. Press Deliberate. Watch confidence build round by round. The system only commits to yes or no once it's sure enough. Until then: trit=0 — "still thinking." Waiting for evidence is the right answer.Wähle ein Szenario. Drücke Deliberate. Beobachte, wie die Konfidenz Runde für Runde steigt. Das System entscheidet sich erst für ja oder nein, wenn es sicher genug ist. Bis dahin: trit=0 — „noch am Denken." Auf Beweise warten ist die richtige Antwort.

Choose ScenarioSzenario wählen

Evidence SignalsBeweissignale

S_r = α·e_r + (1−α)·S_{r−1}  ·  α=0.3

?
VM VerdictVM-Urteil Awaiting deliberationWarte auf Deliberation
DeliberationEngine · BET VM
Select a scenario and press Deliberate.Szenario auswählen und Deliberate drücken.
Lab 04

Zero Means Don't Bother.Null bedeutet Lass es bleiben.

AI models burn energy on billions of tiny multiplications every time they answer a question. In ternary BitNet, every weight in the model is forced to be −1, 0, or +1. When a weight is zero, there's nothing to multiply — the processor simply skips it. No calculation, no memory read, no power draw. Modern ternary models put around 60% of weights at zero by design. That's where the dramatic efficiency gain comes from — not from doing the math faster, but from not doing it at all.KI-Modelle verbrauchen Energie für Milliarden winziger Multiplikationen, jedes Mal wenn sie eine Frage beantworten. In ternärem BitNet ist jedes Gewicht im Modell auf −1, 0 oder +1 gezwungen. Wenn ein Gewicht null ist, gibt es nichts zu multiplizieren — der Prozessor überspringt es einfach. Keine Berechnung, kein Speicherlesen, kein Stromverbrauch. Moderne ternäre Modelle setzen rund 60 % der Gewichte designbedingt auf null. Daher kommt der dramatische Effizienzgewinn — nicht davon, die Mathematik schneller zu machen, sondern sie gar nicht erst durchzuführen.

Click any +1 or −1 cell to set it to zero. Every zero you add is a calculation the processor skips entirely. Watch the power meter drop in real time.Klicke auf eine beliebige +1- oder −1-Zelle, um sie auf null zu setzen. Jede Null, die du hinzufügst, ist eine Berechnung, die der Prozessor vollständig überspringt. Beobachte, wie der Leistungsmesser in Echtzeit sinkt.

Neural Weight MatrixNeuronale Gewichtsmatrix InteractiveInteraktiv

Click a weight (+1 or −1) to prune it to 0.Klicke auf ein Gewicht (+1 oder −1), um es auf 0 zu setzen.

Active ComputationsAktive Berechnungen 81 / 81
Power ConsumptionStromverbrauch 1.820 J
Throughput YieldDurchsatz-Ertrag
1.00x
Lab 05

Real Code. Actually Running.Echter Code. Wirklich am Laufen.

The BET VM is a virtual machine where everything — registers, arithmetic, program flow — runs on three states instead of two. There is no conversion layer, no compatibility shim. When a program reaches an uncertain state, the VM can literally pause and wait (THOLD), or pass the uncertainty up to the caller with the ? operator. This is what it means for three-state logic to be a runtime property and not just a label on your data.Die BET-VM ist eine virtuelle Maschine, bei der alles — Register, Arithmetik, Programmfluss — auf drei Zuständen statt zwei läuft. Es gibt keine Konvertierungsschicht, keinen Kompatibilitäts-Shim. Wenn ein Programm einen unsicheren Zustand erreicht, kann die VM buchstäblich pausieren und warten (THOLD), oder die Unsicherheit mit dem ?-Operator an den Aufrufer weitergeben. Das ist es, was es bedeutet, wenn Drei-Zustands-Logik eine Laufzeit-Eigenschaft ist und nicht nur eine Bezeichnung auf deinen Daten.

Pick a .tern program and press RUN. Five real programs run instruction by instruction: a classifier, a pipeline gate, sparse neural inference, MoE voting, and a medical uncertainty resolver. Watch the execution happen live.Wähle ein .tern-Programm und drücke RUN. Fünf echte Programme laufen Anweisung für Anweisung: ein Klassifikator, ein Pipeline-Tor, Sparse-Neural-Inferenz, MoE-Abstimmung und ein medizinischer Unsicherheits-Auflöser. Beobachte die Ausführung live.

BET VM Console
// Select a program and press RUN// Programm auswählen und RUN drücken
Lab 06

Three States. Nine Outcomes.Drei Zustände. Neun Ergebnisse.

Every logic operation you've ever used assumes exactly two states: true or false. The moment you add a third — uncertain, pending, unknown — every single operation has to be rethought. What does OR mean when one of the inputs isn't yes or no yet? What does addition mean? Ternary logic has a complete, consistent set of answers to all of these — not arbitrary choices, but mathematically principled rules that handle every combination cleanly.Jede Logikoperation, die du je benutzt hast, geht von genau zwei Zuständen aus: wahr oder falsch. In dem Moment, in dem du einen dritten hinzufügst — unsicher, ausstehend, unbekannt — muss jede einzelne Operation neu durchdacht werden. Was bedeutet ODER, wenn einer der Eingaben noch nicht ja oder nein ist? Was bedeutet Addition? Ternäre Logik hat einen vollständigen, konsistenten Satz von Antworten auf all das — keine willkürlichen Entscheidungen, sondern mathematisch fundierte Regeln, die jede Kombination sauber handhaben.

Binary has a 2×2 truth table. Ternary has a 3×3. Pick an operation — TMAX is OR, TMIN is AND, TADD is addition, TMUL is multiplication. Click any cell to see the two inputs, the result, and the plain-English reason behind it.Binär hat eine 2×2-Wahrheitstabelle. Ternär hat eine 3×3. Wähle eine Operation — TMAX ist ODER, TMIN ist UND, TADD ist Addition, TMUL ist Multiplikation. Klicke auf eine Zelle, um die zwei Eingaben, das Ergebnis und den Grund dahinter zu sehen.

The stronger signal wins. If one input is +1, the output is +1.

A ╲ B −1 0 +1

Click any cell to see the operation explained.