Faça finetuning de qualquer modelo open-weight - Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma - com os seus próprios dados, e execute-o em hardware que você controla: de uma única GPU a um datacenter. Os seus dados nunca saem das suas paredes. Custo previsível, sem aluguel por token. Treine uma vez, tenha para sempre.
Como funciona
Um pipeline repetível que transforma os seus dados do mundo real num modelo especializado que é totalmente seu.
O seu manual, código, tickets ou registos - e qualquer base open-weight que se ajuste às suas necessidades e orçamento.
Um pipeline de treino automatizado (SFT + RLVR) transforma o modelo num especialista no seu trabalho - reproduzível, não uma caixa-preta.
Faça deploy na sua própria GPU ou cluster. Continua a ser seu, roda offline, e nunca envia os seus dados para lado nenhum.
Um pipeline, qualquer escala. Um modelo compacto no hardware que já tem, ou um modelo grande em ferro de peso - o mesmo ofício, dimensionado ao que você executa e ao que pode gastar.
Veja para empresas →Explore
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Por que existimos e para onde vamos: IA soberana que as empresas possuem e operam na sua própria infraestrutura.
Leia a visão →O pipeline - curadoria de dados, finetuning (SFT/RLVR), e deployment - e como executa modelos de qualquer tamanho.
Veja o mecanismo →Transforme os seus dados em modelos privados e especializados na sua própria infraestrutura - em qualquer escala, de uma única máquina a um datacenter.
Para empresas →Por defeito, os seus dados ficam na sua rede - local-first, offline. Uma das razões pelas quais as equipas escolhem Quantinia, entre muitas.
Sobre privacidade →Fixo e transparente - uma taxa previsível ao lado do que um modelo de fronteira lhe custaria por token.
Veja os custos →O que precisa para treinar e executar - de uma placa de 24 GB a um cluster de GPUs. NVIDIA e AMD, ambas de primeira classe.
Veja o hardware →O trabalho do dia a dia roda no seu próprio modelo com finetuning, localmente. Escale para um modelo de fronteira apenas para os raros ~1% de casos genuinamente difíceis - e pague só por esses.
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