05 · Oferta
Lab de IA privada
Modelos privados, medidos — más los datos y las evals que los hacen suyos. Cuando los datos no pueden salir de su infraestructura, el modelo tiene que ir a los datos. Seleccionamos, cuantizamos y servimos modelos abiertos en su hardware, construimos los datasets y conjuntos de evaluación que demuestran que funcionan — y trabajamos upstream en los proyectos open source sobre los que funciona nuestra propia fábrica.
El problema
Los datos del sector público, de la salud y de las finanzas a menudo no pueden ir a un modelo en la nube. Y un modelo abierto que obtiene buenos resultados en un ranking puede, aun así, fallar en su tarea. Usted necesita un modelo que encaje con su hardware, un perfil de servicio medido y datos de prueba de su propio dominio que muestren si el modelo es suficientemente bueno — antes de que un agente dependa de él.
Qué entregamos
- Selección de modelos para su tarea, sus reglas de datos y su hardware — probados con sus casos, no con rankings
- Optimización y cuantización de modelos abiertos, con un perfil de servicio medido: memoria, velocidad, calidad
- Despliegue privado en su infraestructura, con agentes y controles de acceso encima
- Datasets y evaluación: datos de entrenamiento de su dominio y sintéticos, curación y filtrado por calidad
- Conjuntos de evaluación y controles de regresión que cada modelo y cada actualización deben superar
- Fine-tuning LoRA de modelos abiertos — donde su evaluación demuestre que supera a un modelo base con un buen prompt
- Trabajo open source upstream: problemas reportados y reproducidos, funcionalidades propuestas en los proyectos de los que dependemos
Cómo se desarrolla
Auditoría → Construcción → Retainer: la misma línea para cada oferta, ajustada a esta. Después de cada fase, usted decide si seguimos.
- 01
Auditoría
Reglas de datos, hardware, casos de uso y un primer conjunto de evaluación: qué modelos son candidatos y qué significa «suficientemente bueno» para su tarea.
- 02
Construcción
Preparación del modelo y de su perfil de servicio, despliegue privado, datasets y conjuntos de evaluación — y fine-tuning LoRA donde la evaluación demuestre que compensa.
- 03
Retainer
Nuevos modelos abiertos probados contra su control a medida que aparecen, actualizaciones liberadas como releases, conjuntos de evaluación ampliados con casos reales.
Sectores relacionados
Donde esta oferta se encuentra con un terreno que conocemos desde dentro.
Preguntas
¿Pueden quedarse nuestros datos en casa?
Sí. Construimos sobre modelos locales y autoalojados cuando los datos no pueden salir de su infraestructura, y acotamos cada herramienta a la que puede acceder un agente.
¿Hacen fine-tuning de modelos?
Ofrecemos fine-tuning LoRA de modelos abiertos como servicio, cuando una evaluación demuestra que supera a un modelo base con un buen prompt. Nuestro adaptador LoRA público para Qwen3-4B es un fine-tuning sobre nuestro propio dataset sintético; nuestros demás modelos públicos son versiones cuantizadas de modelos abiertos existentes, no modelos con fine-tuning — y siempre decimos cuál es cuál.
¿Qué hardware necesitamos?
Depende del modelo y de la carga — por eso cada versión que preparamos incluye un perfil de servicio medido. Un ejemplo de nuestras versiones publicadas: un modelo mixture-of-experts de 125.000 millones de parámetros que funciona en un solo Mac con unos 40 GB de memoria.
¿Por qué construir nuestro propio conjunto de evaluación?
Porque los benchmarks públicos no conocen sus documentos, sus reglas ni su idioma. Unas decenas de casos reales con respuestas correctas conocidas muestran rápidamente si un modelo es suficientemente bueno — y se convierten en el control de regresión para cada actualización posterior.
Hablémoslo en 30 minutos.
Traiga un proceso y su stack. Llegamos preparados y le decimos con honestidad si un agente rinde — y qué oferta es el punto de partida adecuado.