Description
Phind
Overview
Phind es el motor de búsqueda AI diseñado específicamente para desarrolladores - combina búsqueda web inteligente con modelos LLM propios entrenados para código, ofreciendo respuestas técnicas precisas con snippets de código, explicaciones y referencias en segundos.
Fundado en 2022 por Michael Royzen y Justin Wei mientras estudiaban en la Universidad de Texas en Austin (Turing Scholars). Respaldado por Y Combinator (S22) y Paul Graham. Sede en San Francisco, California.
Primer motor de búsqueda LLM del mundo - lanzado públicamente en julio 2022 después de una demo exitosa en enero 2022. Con 90M+ respuestas generadas, millones de usuarios activos, y modelos propios que superan a GPT-4 en benchmarks de código, Phind se ha convertido en el "StackOverflow con esteroides" para desarrolladores.
Evolución e Hitos
| Fecha | Evento |
|---|---|
| Ene 2022 | Primera demo de LLM conectado a internet |
| Jul 2022 | Lanzamiento público, Y Combinator S22 |
| Verano 2023 | Phind-34B open-source (74.7% HumanEval, superó GPT-4) |
| Feb 2024 | Phind-70B (82.3% HumanEval, 4x más rápido que GPT-4) |
| Sep 2024 | Phind-405B (92% HumanEval, iguala Claude 3.5 Sonnet) |
| Dic 2025 | Ronda de $10.4M (Bessemer, SV Angel, YC) |
Modelos Propios
Familia de Modelos Phind
| Modelo | Base | HumanEval | Características |
|---|---|---|---|
| Phind-Instant | Llama 3.1 8B | - | 350 tokens/seg, ultra-rápido |
| Phind-70B | CodeLlama-70B | 82.3% | 80 tokens/seg, 32K context |
| Phind-405B | Llama 3.1 405B | 92% | 128K tokens, flagship |
Phind-70B (Detalle)
| Aspecto | Especificación |
|---|---|
| Base | CodeLlama-70B + 50B tokens adicionales |
| HumanEval | 82.3% (vs GPT-4 Turbo 81.1%) |
| CRUXEval | 59% (vs GPT-4 62%) |
| Velocidad | 80 tokens/seg (4x GPT-4 Turbo) |
| Context Window | 32K tokens |
| Infraestructura | NVIDIA H100 + TensorRT-LLM |
Phind-405B (Flagship)
| Aspecto | Especificación |
|---|---|
| Base | Meta Llama 3.1 405B |
| HumanEval | 92% (iguala Claude 3.5 Sonnet) |
| Context | 128K tokens (32K en launch) |
| Entrenamiento | 256 H100 GPUs, FP8 mixed precision |
| Memoria | 40% menos uso vs BF16 |
Funcionalidades Principales
Motor de Búsqueda AI
| Feature | Descripción |
|---|---|
| Context-Aware Search | Entiende contexto técnico profundo |
| Multi-Step Reasoning | Búsquedas encadenadas mid-respuesta |
| Code Snippets | Respuestas con código ejecutable |
| Source Citations | Links a documentación original |
| Visual Answers | Diagramas, imágenes embebidas |
Mini-Apps Interactivas (Phind 2.0)
| Feature | Descripción |
|---|---|
| Generative UI | Crea mini-apps para visualizar respuestas |
| Jupyter Integration | Ejecución de código en vivo |
| Interactive Widgets | Elementos expandibles, tutoriales |
| In-Browser Execution | Prueba código sin cambiar de tab |
VS Code Extension
| Feature | Descripción |
|---|---|
| Highlight & Explain | Selecciona código, obtén explicación |
| Debugging Assistance | Análisis de errores contextual |
| Refactoring Suggestions | Mejoras de código |
| Codebase Awareness | Entiende tu proyecto |
Pair Programmer
| Feature | Descripción |
|---|---|
| Idea to Product | De concepto a implementación |
| Step-by-Step Guidance | Instrucciones detalladas |
| Clarifying Questions | Pregunta para entender mejor |
| Multi-Language | Python, JS, C++, Rust, Go, SQL, más |
Precios (2025)
Free
| Feature | Incluido |
|---|---|
| Phind-Instant ilimitado | ✅ |
| Phind-70B/405B | 10 uses/día |
| GPT-4 | 10 uses/día |
| Basic support | ✅ |
Phind Plus - $10/mes
| Feature | Incluido |
|---|---|
| Automatic Multi-Search | ✅ |
| Deep Research | ✅ |
| Higher allowances | ✅ |
Phind Pro - $20/mes ($17/mes anual, $200/año)
| Feature | Incluido |
|---|---|
| Phind-70B/405B ilimitado | ✅ |
| GPT-4o | 500+ uses/día |
| Claude 3.7 Sonnet | 500+ uses/día |
| Claude Opus | 10 uses/día |
| Multi-query mode | ✅ |
| Image analysis | ✅ |
| Extended context (8K tokens) | ✅ |
| Early access features | ✅ |
| Private Discord | ✅ |
| Data opt-out | ✅ |
Business - $40/usuario/mes
| Feature | Incluido |
|---|---|
| Todo de Pro | ✅ |
| Zero data retention (OpenAI/Anthropic) | ✅ |
| Centralized billing | ✅ |
| Team management | ✅ |
| Data excluded from training | ✅ |
Lenguajes y Tecnologías Soportadas
Lenguajes de Programación
| Backend | Frontend | Otros |
|---|---|---|
| Python | JavaScript | Rust |
| Java | TypeScript | Go |
| C++ | React | SQL |
| C# | Angular | Terraform |
| Ruby | Vue | Docker |
Frameworks y Plataformas
| Categoría | Tecnologías |
|---|---|
| Web | Next.js, Django, Flask, Express |
| Cloud | AWS, GCP, Azure, Kubernetes |
| Databases | PostgreSQL, MongoDB, Redis |
| DevOps | Docker, Terraform, CI/CD |
| ML/AI | PyTorch, TensorFlow, scikit-learn |
Métricas y Crecimiento
Usuarios y Engagement
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Respuestas generadas | 90M+ |
| Usuarios activos | Millones |
| Crecimiento semanal | 5-10% |
| Tiempo respuesta | <5 segundos |
Performance vs Competencia
| Benchmark | Phind-405B | GPT-4 Turbo | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|---|
| HumanEval | 92% | 81.1% | 92% |
| Velocidad | 80 tok/s | 20 tok/s | - |
Financiamiento
Rondas de Inversión
| Fecha | Ronda | Monto | Inversores |
|---|---|---|---|
| Jul 2022 | Pre-Seed/YC | $500K | Y Combinator, A.Capital |
| Dic 2025 | Seed | $10.4M | Bessemer, SV Angel, YC |
| Total | ~$11M |
Inversores
- Y Combinator (S22)
- Bessemer Venture Partners
- SV Angel
- A.Capital Ventures
- Paul Graham (respaldo)
- NEA (Series A $14M mencionada)
- Liquid 2 Ventures
Infraestructura
Cloud Partners
| Partner | Uso |
|---|---|
| AWS | Infraestructura principal, EC2 P4d/P5 |
| SF Compute | Entrenamiento, deployment |
| NVIDIA | H100 GPUs, TensorRT-LLM |
| Meta | Modelos base Llama |
| Voltage Park | Computing |
Tecnología
| Aspecto | Detalle |
|---|---|
| Training | AWS ParallelCluster |
| GPUs | NVIDIA A100, H100 |
| Optimization | TensorRT-LLM (5x speedup) |
| Precision | FP8 mixed precision |
Casos de Uso
Debugging
- Pega error, obtén causas probables
- Soluciones paso a paso
- Verificación contra logs
API Integration
- Sample requests/responses
- Adapta a tu lenguaje
- Testing seguro
Learning
- Framework roadmaps
- Proyectos pequeños para validar
- Encuentra gaps de conocimiento
Architecture
- Patrones de diseño
- Trade-offs explicados
- Citations autoritativas
Security Review
- Pitfalls comunes
- Mitigaciones
- Compliance con estándares
PROS ✅
- Especializado en Código - No es chatbot genérico
- Modelos Propios - Phind-70B/405B superan GPT-4 en HumanEval
- 4x Más Rápido - 80 tokens/seg vs 20 de GPT-4
- Free Tier Generoso - Phind-Instant ilimitado
- VS Code Extension - Integración IDE nativa
- Source Citations - Links a documentación
- Mini-Apps - Visualización interactiva
- Multi-Language - Todos los lenguajes populares
- Context Largo - Hasta 128K tokens
- Sin Login - Prueba sin registro
- Y Combinator - Respaldado por Paul Graham
- En Constante Mejora - 5-10% crecimiento semanal
CONTRAS ❌
- Queries Precisas Requeridas - No tan bueno con prompts vagos
- Premium para GPT-4 - Mejor modelo detrás de paywall
- Sin Full Project Awareness - No indexa codebase completo como Cody
- UI Puede Abrumar - Layout visualmente denso
- Competencia Fuerte - GitHub Copilot, Cursor, Cody
- Sin API Pública - No para integraciones externas
- Open-Source Parcial - Solo algunos modelos liberados
vs Competidores
| vs | Phind Gana | Competidor Gana |
|---|---|---|
| GitHub Copilot | Explicaciones, debugging, citations | Autocompletado IDE nativo |
| Cursor | Web search, citations, gratis | Editor completo AI-native |
| Perplexity | Código específico, debugging | Research general, citations |
| ChatGPT | Especializado código, más rápido | Versatilidad general |
| Cody | Conversacional, web search | Indexa codebase completo |
| Google Search | Respuestas directas con código | Amplitud de resultados |
Cuándo Usar Cada Uno
| Herramienta | Mejor Para |
|---|---|
| Phind | Debugging, documentation, learning código |
| Copilot | Autocompletado mientras codeas |
| Cursor | IDE completo AI-first |
| Perplexity | Research técnico, arquitectura |
| Cody | Navegación de codebases grandes |
Información de la Empresa
- Nombre: Phind Inc.
- Fundación: 2022
- Sede: San Francisco, California
- Empleados: ~4-10
- Accelerator: Y Combinator S22
- Funding Total: ~$11M+
Fundadores
| Nombre | Rol | Background |
|---|---|---|
| Michael Royzen | CEO, Co-founder | UT Austin Turing Scholar, Microsoft Research (17 años), Lyft ML, Cloudflare |
| Justin Wei | Co-founder | UT Austin Turing Scholar |
Reconocimientos
- Primer LLM Search Engine del mundo (Ene 2022)
- Phind-34B superó GPT-4 en HumanEval (2023)
- 92% HumanEval con Phind-405B (iguala Claude 3.5 Sonnet)
- Y Combinator S22 batch
- Paul Graham respaldo
- "StackOverflow on steroids" - comunidad
Futuro
Planes Anunciados
- Native desktop app AI-first
- Idea-to-product workflow completo
- Más modelos open-source
- Expansión de mini-apps
- Mejoras continuas de velocidad (TensorRT 5x)
Visión
"Reimaginar cómo debería ser el coding desde cero" - construir herramientas AI-native, no shoehorned en IDEs existentes.
Key Features
Motor búsqueda AI especializado desarrolladores
Modelos propios Phind-70B 405B código
Context-aware search técnico profundo
Code snippets ejecutables respuestas
Source citations documentación original
VS Code extension integración IDE
Mini-apps interactivas visualización
Multi-step reasoning búsquedas encadenadas
Jupyter integration ejecución código
Pair programmer idea to product
Multi-language Python JS C++ Rust Go
Debugging assistance análisis errores
Refactoring suggestions mejoras código
128K context window flagship
80 tokens segundo 4x GPT-4
Deep research automatic multi-search
Image analysis Pro feature
Private Discord community
Zero data retention Business
Free tier generous Phind-Instant
Use Cases
Debugging análisis errores código
Documentation búsqueda API docs
Learning frameworks nuevas tecnologías
Code generation snippets ejecutables
Architecture patterns diseño sistemas
API integration sample requests
Security review pitfalls mitigations
Refactoring mejora código existente
Testing estrategias coverage
DevOps Terraform Docker Kubernetes
Database queries SQL optimization
Frontend React Angular Vue
Backend Python Java Node.js
Cloud AWS GCP Azure
ML/AI PyTorch TensorFlow
Performance optimization profiling
Code review best practices
Troubleshooting production issues
Learning new programming languages
Technical interviews preparation
Information
Company
Phind Inc.
Website
www.phind.com