Tu IA, en tu oficina, sin nube.
Sin conexión, sin pagar por token, y el modelo es tuyo.
¿Un cerebro gigante para tareas de becario?
- 258M parámetros: granite-docling lee tus albaranes escaneados.
- 405B parámetros: Llama 3.1 405B, un LLM abierto de los grandes. Ocupa lo que pequeños.
- 1 tarea concreta: el pequeño basta. El gigante, solo para lo excepcional.
Tareas que un modelo pequeño resuelve.
Trabajo repetitivo, datos que no deben salir y una máquina modesta.
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Gestorías y administración
Leer facturas y albaranes escaneados.
Punto de partida: granite-docling, 258M
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Industria y logística
Detectar defectos con una cámara en la línea.
Punto de partida: RT-DETR v2, 20M
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Clínicas y despachos
Transcribir y anonimizar sin sacar el documento.
Punto de partida: Whisper turbo y GLiNER
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Comercio y atención
Clasificar tickets y correos, responder lo habitual.
Punto de partida: Qwen3, 1,7B
Pequeño en local, grande cuando toca.
El modelo pequeño resuelve lo cotidiano en tu equipo. Lo excepcional sube a un LLM grande.
La resuelve el modelo local. Sin red y sin que el dato salga.
Cuándo no te conviene uno pequeño.
- Tareas que cambian cada día
- Si cada petición es distinta, un LLM grande se adapta mejor que un modelo afinado para una sola cosa.
- Razonamiento abierto
- Analizar un contrato complejo o redactar una estrategia sigue siendo trabajo para un modelo grande.
- Muy poco volumen
- Si la tarea aparece unas pocas veces al mes, pagar por consulta puede salir más barato que montar nada.
- Sin ejemplos de lo correcto
- Para afinar hay que saber qué es una buena respuesta. Si aún no está claro, empezamos por ahí.
Si es tu caso, te lo diremos en el diagnóstico. Muchas veces la respuesta es combinar los dos.
Tus datos personales no salen de tu red.
Lo que pide el RGPD, más fácil cuando el modelo trabaja en tu equipo.
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Sin transferencias fuera de la UE
El modelo corre en tu equipo: las facturas, las llamadas o los historiales no viajan a servidores de otros países.
RGPD, capítulo V -
Sin un tercero en cada consulta
En local no hay un proveedor de API recibiendo tus datos cada vez que usas el modelo.
RGPD, artículo 28 -
Solo los datos de la tarea
Un modelo para una tarea concreta trabaja solo con lo que esa tarea necesita.
minimización, artículo 5 -
Tú decides qué sube a la nube
Si una petición escala al LLM grande, puedes anonimizarla antes en local y elegir un proveedor alojado en la UE.
el enrutador lo controlas tú
Tu empresa sigue siendo la responsable del tratamiento: trabajar en local facilita cumplir el RGPD, no lo sustituye. Para el diagnóstico puedes mandarnos ejemplos anonimizados; si llevan datos personales, firmamos antes un contrato de encargo del tratamiento. Entrenamos en nuestras máquinas en la UE o, si lo prefieres, en las tuyas, sin que los datos salgan de tu red.
El punto de partida, no el final.
Nuestros recomendados y el mejor por tipo de tarea. Después lo afinamos para ti.
| Modelo | Uso | Parámetros | Licencia | Descargas al mes |
|---|---|---|---|---|
| El catálogo necesita JavaScript. Mientras tanto, explora Hugging Face. | ||||
Elegidos entre 50 modelos abiertos de Hugging Face; datos de su API pública, noviembre de 2026. Revisa la licencia de cada uno antes de usarlo en producción.
Del caso a tu equipo, en cuatro pasos.
Nos mandas 20 ejemplos
Qué entra, qué debe salir y en qué máquina tiene que correr.
Diagnóstico gratis en una semana
Qué modelos probamos y con qué acierto, la comparación con un LLM grande, el coste estimado y el equipo que necesitas.
Lo afinamos o lo entrenamos
En nuestras máquinas en la UE o en las tuyas. Si nada encaja, uno propio con tus datos.
Lo instalamos, y es tuyo
En tu servidor, portátil o micro-PC, conectado a tu flujo. Te quedas el modelo.
Implantación: de 4 a 10 semanas desde el diagnóstico, como estimación típica. Después, si quieres, mantenimiento y reentrenamiento como servicio opcional; el modelo sigue siendo tuyo aunque no lo contrates.
Lo que nos preguntan.
¿El modelo es mío?
Sí. Al terminar te entregamos el modelo afinado y lo usas sin depender de nosotros ni pagar cuotas por consulta.
¿Dónde se entrena? ¿Salen mis datos?
En nuestras máquinas en la UE o, si lo prefieres, en tu propio equipo, sin que los datos salgan de tu red. Si los ejemplos llevan datos personales, firmamos antes un contrato de encargo del tratamiento.
¿Cuánto se tarda?
El diagnóstico, una semana y gratis. La implantación, de 4 a 10 semanas como estimación típica, según la tarea y las integraciones.
¿Y si cambia la tarea o los datos?
Podemos vigilar que el modelo sigue acertando y reentrenarlo, como servicio opcional. Si no lo contratas, el modelo sigue siendo tuyo.
¿Tengo que comprar hardware?
Depende de la tarea. En el diagnóstico te decimos qué equipo necesitas y si te vale el que ya tienes.
Mándanos 20 ejemplos de tu tarea.
En una semana te decimos, gratis, si un modelo pequeño la resuelve: con qué acierto, frente a un LLM grande, cuánto costaría y en qué equipo.