Fai il finetuning di qualsiasi modello open-weight - Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma - sui tuoi dati, ed eseguilo su hardware che controlli: da una singola GPU a un datacenter. I tuoi dati non lasciano mai le tue mura. Costo prevedibile, nessun affitto a token. Addestra una volta, restano tuoi per sempre.
Come funziona
Una pipeline ripetibile che trasforma i tuoi dati reali in un modello specializzato che possiedi completamente.
Il tuo manuale, codebase, ticket o registri - e qualsiasi base open-weight adatta alle tue esigenze e al tuo budget.
Una pipeline di training automatizzata (SFT + RLVR) trasforma il modello in un esperto del tuo lavoro - riproducibile, non black-box.
Distribuiscilo sulla tua GPU o cluster. Resta tuo, funziona offline e non invia mai i tuoi dati da nessuna parte.
Una pipeline, qualsiasi scala. Un modello compatto sull'hardware che hai già, o un modello grande su ferro serio - la stessa maestria, dimensionata su ciò che esegui e su ciò che puoi spendere.
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Perché esistiamo e dove siamo diretti: AI sovrana che le aziende possiedono e gestiscono sulla propria infrastruttura.
Leggi la visione →La pipeline - curatela dei dati, finetuning (SFT/RLVR) e deployment - e come esegui modelli di qualsiasi dimensione.
Vedi il meccanismo →Trasforma i tuoi dati in modelli privati e specializzati sulla tua infrastruttura - a qualsiasi scala, da una singola macchina a un datacenter.
Per le aziende →Per impostazione predefinita i tuoi dati restano nella tua rete - local-first, offline. Uno dei motivi per cui i team scelgono Quantinia, tra i tanti.
Informazioni sulla privacy →Piatti e trasparenti - una tariffa prevedibile accanto a quanto ti costerebbe un modello frontier per token.
Vedi i costi →Cosa ti serve per addestrare ed eseguire - da una scheda da 24 GB a un cluster di GPU. NVIDIA e AMD, entrambe di prima classe.
Vedi l'hardware →Il lavoro quotidiano gira sul tuo modello finetuned, in locale. Ricorri a un modello frontier solo per il raro ~1% dei casi davvero difficili - e paghi solo quelli.
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