Cómo funciona

Tu modelo. Tus datos. Tu infraestructura.

No alquilas inteligencia por token. Tomas un modelo open-weight, le enseñas tu trabajo con un pipeline de ajuste fino eficiente, y lo ejecutas en hardware que controlas. Así funciona.

Parte de cualquier modelo open-weight

Elige la base que te encaje - Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma y más. Ya sabe leer, razonar y escribir; esa es la parte pesada y cara, y está disponible libremente. Tú eliges el tamaño para tu hardware y presupuesto: un modelo compacto en una sola GPU, o uno grande en un clúster.

El ajuste fino le enseña tu trabajo

En lugar de reentrenar un modelo entero desde cero, usamos ajuste fino eficiente (adaptadores LoRA/QLoRA, más SFT y RLVR). Tus datos - manuales, código, tickets, registros - se convierten en un modelo especializado que responde como un experto en tu campo.

El pipeline es reproducible y auditable, no una caja negra - y los datos en bruto nunca salen de tu máquina para lograrlo.

Un modelo, muchas especializaciones

Entrena varios adaptadores e intercámbialos cuando quieras. La base cara se queda en su sitio - solo cambias qué experto se sienta encima.

⚖️ Revisión de contratos adaptador · 180 MB
🏥 Notas médicas adaptador · 142 MB
💬 Tu idioma adaptador · 210 MB
Tu modelo open-weight la base

Combina y mezcla. ¿Necesitas ayuda legal hoy y notas médicas mañana? Intercambia las capas superiores. La base cara nunca se mueve.

Sin adaptador encima tienes un generalista inteligente. Añade los adecuados y se convierte en un especialista en exactamente tu trabajo - sin olvidar todo lo demás.

¿Por qué no reentrenar todo el modelo?

El reentrenamiento completo es como lo hacen los grandes laboratorios. Es la razón por la que su IA es algo que alquilas.

Reentrenamiento completo

  • Decenas de gigabytes por versión
  • Necesita un gran clúster de GPU
  • Lento, costoso, difícil de reproducir
  • En la práctica, solo los grandes laboratorios pueden permitírselo

Ajuste fino eficiente

  • Unos pocos cientos de MB por adaptador
  • Entrena en una sola GPU (o escala a un clúster)
  • Pipeline reproducible, cualquier modelo open-weight
  • Accesible para un equipo pequeño, no solo para laboratorios

De los datos a un modelo que posees, en tres pasos

Todo el ciclo - y cada paso permanece en tu infraestructura.

1

Trae tus datos

Ejemplos de tu campo - documentos, código, tickets, registros. Te ayudamos a recopilarlos, limpiarlos y estructurarlos.

2

Ajusta el modelo

El pipeline (SFT/RLVR) convierte esos datos en un modelo especializado, en tu GPU o clúster. Nada sale de tu red.

3

Despliega y posee

Ejecútalo en tu propia infraestructura, offline si quieres. El modelo es tuyo para conservarlo y reutilizarlo.

Archivos pequeños. Gran experiencia. Tuyos para conservar.

Descubre qué hace falta para convertir tus datos en un modelo que posees - a cualquier escala.

Verlo para empresas →
Quantinia
© 2026 Quantinia