Kompakte, finjusterte modeller på din egen maskinvare — frontier-kvalitet på avgrensede oppgaver til en brøkdel av kostnaden, uten at data forlater huset.
Refleksen om å gripe etter den største tilgjengelige modellen er forståelig, men på en avgrenset oppgave ofte feil. En modell i området én til åtte milliarder parametere, finjustert på dine egne data og kvantisert for vanlig maskinvare, matcher ofte en frontier-API på nettopp den jobben du bryr deg om — til en brøkdel av kostnaden og med hvert token innenfor dine egne vegger.
Tre krefter gjør små modeller overbevisende akkurat nå: finjusteringsverktøyene har modnet, kvantisering er nesten tapsfri for mange oppgaver, og maskinvaren — selv vanlige CPU-er og små NPU-er — har tatt igjen. Sammen flytter de punktet der selvhosting slår token-priser, langt ned.
For regulerte data handler det egentlig ikke om kostnad. En modell som kjører på din egen maskinvare, sender aldri en kundeoppføring, et journalnotat eller privilegert informasjon til en tredjepart. Denne ene egenskapen fjerner en hel kategori av samsvars- og leverandørrisiko.
Vi starter med å bevise at den lille modellen faktisk kan gjøre jobben. Før et langt oppdrag finjusterer vi en kandidat på en del av dataene dine og benchmarker den direkte mot frontier-modellen du ellers ville betalt for. Klarer den ikke å tette gapet, sier vi ifra — noen ganger er en hybrid det riktige valget.
Når tilnærmingen er bevist, bygger vi hele pipelinen: dataforberedelse, finjustering, kvantisering og pakking, alt reproduserbart. Vi dimensjonerer modellen for din faktiske maskinvare — datasenter-GPU, vanlig server-CPU eller innebygd NPU.
Du sitter igjen med å eie alt — vekter, treningskode og dokumentasjon — uten avhengighet av vår infrastruktur.
Assistenter som kjører helt på telefon, laptop eller innebygd enhet, uten nettverk og uten at data forlater maskinvaren.
Frakoblet klassifisering og uttrekk over sensitive dokumenter, når sending til et eksternt API ikke er et alternativ.
Autofullføring og skriving som føles umiddelbar fordi inferens skjer lokalt.
Oppsummering av medisinske, juridiske eller finansielle poster i ditt eget miljø.
Kompakte modeller innebygd i feltenheter, maskineri og IoT-maskinvare som må virke uten tilkobling.
Kostnadskontrollert triage og ruting ved volumer der token-priser ville vært uholdbare.
Vi kartlegger oppgaven, latensmålet og maskinvarebudsjettet og definerer «godt nok» i tall.
Vi samler og renser domenedataene og setter av et rettferdig evalueringssett.
Vi velger en basismodellfamilie og designer finjusterings- og kvantiseringsstrategien.
Vi finjusterer, kvantiserer og pakker modellen for din målmaskinvare med en reproduserbar pipeline.
Vi benchmarker nøyaktighet, latens og kostnad ærlig mot målet og en frontier-baseline.
Vi overleverer vekter, pipeline og dokumentasjon og støtter produksjonsutrullingen.
Vi jobber med åpne modellfamilier og verktøy som gir portabilitet og kontroll, valgt for oppgaven og maskinvaren din.
På en avgrenset oppgave matcher en finjustert liten modell ofte en stor generell modell. Vi benchmarker begge mot dataene dine, så beslutningen hviler på tall.
Ja. Kvantiserte modeller kjører godt på moderne CPU-er og NPU-er. Vi dimensjonerer modellen for maskinvarebudsjettet ditt.
Du eier vektene og pipelinen fullt ut. Ingen innlåsing, og du kan trene på nytt når dataene endres.
En fungerende prototype, benchmarket mot en frontier-baseline, foreligger vanligvis på to til fire uker.
Da sier vi ifra. Ofte er svaret en hybrid som håndterer normaltilfellet lokalt og ruter den vanskelige halen til en større modell.
Bestill en 30-minutters samtale. Vi sier ærlig om vi kan hjelpe.
Bestill samtale