Finetunez n'importe quel modèle open-weight - Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma - sur vos propres données, et faites-le tourner sur du matériel que vous contrôlez : d'un seul GPU à un datacenter. Vos données ne quittent jamais vos murs. Un coût prévisible, sans loyer au token. Entraînez une fois, possédez pour toujours.
Comment ça marche
Un pipeline reproductible qui transforme vos données réelles en un modèle spécialisé que vous possédez entièrement.
Votre manuel, votre code, vos tickets ou vos dossiers - et n'importe quelle base open-weight qui correspond à vos besoins et à votre budget.
Un pipeline d'entraînement automatisé (SFT + RLVR) transforme le modèle en expert de votre métier - reproductible, pas une boîte noire.
Déployez-le sur votre propre GPU ou cluster. Il reste à vous, tourne hors ligne, et n'envoie jamais vos données nulle part.
Un seul pipeline, à toute échelle. Un modèle compact sur le matériel que vous avez déjà, ou un grand modèle sur du matériel sérieux - le même savoir-faire, dimensionné à ce que vous faites tourner et à ce que vous pouvez dépenser.
Voir pour les entreprises →Explorer
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Pourquoi nous existons et où nous allons : une IA souveraine que les entreprises possèdent et exploitent sur leur propre infrastructure.
Lire la vision →Le pipeline - curation des données, finetuning (SFT/RLVR) et déploiement - et comment vous faites tourner des modèles de toute taille.
Voir le mécanisme →Transformez vos données en modèles privés et spécialisés sur votre propre infrastructure - à toute échelle, d'une seule machine à un datacenter.
Pour les entreprises →Par défaut, vos données restent dans votre réseau - local-first, hors ligne. Une des raisons pour lesquelles les équipes choisissent Quantinia, parmi beaucoup d'autres.
À propos de la confidentialité →Forfaitaire et transparent - un tarif prévisible face à ce qu'un modèle frontier vous coûterait au token.
Voir les coûts →Ce dont vous avez besoin pour entraîner et faire tourner - d'une carte de 24 GB à un cluster de GPU. NVIDIA et AMD, tous deux de premier rang.
Voir le matériel →Le travail quotidien tourne sur votre propre modèle finetuné, en local. N'escaladez vers un modèle frontier que pour les rares ~1% de cas réellement difficiles - et ne payez que pour ceux-là.
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