Kompakta, finjusterade modeller på din egen hårdvara — frontier-kvalitet på avgränsade uppgifter till en bråkdel av kostnaden, utan att data lämnar huset.
Reflexen att gripa efter den största tillgängliga modellen är förståelig, men på en avgränsad uppgift ofta fel. En modell i intervallet en till åtta miljarder parametrar, finjusterad på din egen data och kvantiserad för vanlig hårdvara, matchar ofta en frontier-API på just det jobb du bryr dig om — till en bråkdel av kostnaden och med varje token inom dina egna väggar.
Tre krafter gör små modeller övertygande just nu: finjusteringsverktygen har mognat, kvantisering är nästan förlustfri för många uppgifter, och hårdvaran — även vanliga CPU:er och små NPU:er — har kommit ikapp. Tillsammans flyttar de punkten där självhosting slår token-priser långt ner.
För reglerad data handlar det egentligen inte om kostnad. En modell som körs på din egen hårdvara skickar aldrig en kundpost, en journalanteckning eller privilegierad information till en tredje part. Denna enda egenskap tar bort en hel kategori av efterlevnads- och leverantörsrisk.
Vi börjar med att bevisa att den lilla modellen faktiskt klarar jobbet. Före ett långt uppdrag finjusterar vi en kandidat på en del av din data och benchmarkar den direkt mot frontier-modellen du annars skulle betala för. Om den inte täpper till gapet säger vi det — ibland är en hybrid det rätta valet.
När angreppssättet är bevisat bygger vi hela pipelinen: dataförberedelse, finjustering, kvantisering och paketering, allt reproducerbart. Vi dimensionerar modellen för din faktiska hårdvara — datacenter-GPU, vanlig server-CPU eller inbäddad NPU.
Du lämnar uppdraget med att äga allt — vikter, träningskod och dokumentation — utan beroende av vår infrastruktur.
Assistenter som körs helt på telefon, laptop eller inbäddad enhet, utan nätverk och utan att data lämnar hårdvaran.
Offline-klassificering och extraktion över känsliga dokument, när sändning till ett externt API inte är ett alternativ.
Autokomplettering och skrivande som känns omedelbart eftersom inferens sker lokalt.
Sammanfattning av medicinska, juridiska eller finansiella poster i din egen miljö.
Kompakta modeller inbäddade i fältenheter, maskiner och IoT-hårdvara som måste fungera utan uppkoppling.
Kostnadskontrollerad triage och routing vid volymer där token-priser skulle vara ohållbara.
Vi kartlägger uppgiften, latensmålet och hårdvarubudgeten och definierar "tillräckligt bra" i siffror.
Vi samlar och rensar domändata och avsätter ett rättvist utvärderingsset.
Vi väljer en basmodellfamilj och designar finjusterings- och kvantiseringsstrategin.
Vi finjusterar, kvantiserar och paketerar modellen för din målhårdvara med en reproducerbar pipeline.
Vi benchmarkar noggrannhet, latens och kostnad ärligt mot målet och en frontier-baslinje.
Vi överlämnar vikter, pipeline och dokumentation och stödjer produktionsutrullningen.
Vi arbetar med öppna modellfamiljer och verktyg som ger portabilitet och kontroll, valda för din uppgift och hårdvara.
På en avgränsad uppgift matchar en finjusterad liten modell ofta en stor generell modell. Vi benchmarkar båda mot din data, så beslutet vilar på siffror.
Ja. Kvantiserade modeller körs bra på moderna CPU:er och NPU:er. Vi dimensionerar modellen för din hårdvarubudget.
Du äger vikterna och pipelinen fullt ut. Ingen inlåsning, och du kan träna om när datan ändras.
En fungerande prototyp, benchmarkad mot en frontier-baslinje, finns vanligtvis på två till fyra veckor.
Då säger vi det. Ofta är svaret en hybrid som hanterar normalfallet lokalt och dirigerar den svåra svansen till en större modell.
Integritetssäker träningsdata i skala — utöka, balansera och lås upp ML.
Benchmarka, stresstesta och adversariellt granska modeller före lansering.
Samverkande agenter med verktygsanrop, överlämning och MCP/A2A-protokoll.
