Собственная ИИ-модель для ведомств, МФЦ, учреждений и компаний с госучастием
Не «внедрение искусственного интеллекта» и не подписка на чужой сервис. Мы обучаем для вас собственную компактную модель под конкретную функцию по ТЗ: классификация обращений, извлечение данных из заявлений, ответы по регламентам. Открытые веса, поставка с носителя в изолированный контур, исходники и данные передаются заказчику. Фиксированная цена и состав работ.
Что это закрывает для бизнеса, а не только для ИТ.
Модель на открытых весах, в том числе российских, обучена под вас, работает в аттестованной среде, исходники передаются. Включение в реестр отечественного ПО силами заказчика или интегратора становится технической задачей, а не блокером.
Собственная модель классифицирует обращения, извлекает данные и готовит проекты типовых ответов, оставляя исполнителям проверку и подпись.
Полностью закрытая сборка: подготовка данных и обучение внутри контура, никакого трафика наружу. Модель угроз не меняется, потому что внешней стороны нет.
Каждая строка это кандидат в первый пилот: одна задача, одна метрика, три недели. Под каждую задачу обучается своя компактная модель.
По тематике, ведомству, срочности и типу ответа, по вашему классификатору.
В ведомственные системы, строгий формат, флаг уверенности по полю.
По шаблонам и регламентам, для проверки и подписи исполнителем, не вместо него.
Перед публикацией, межведомственной передачей и выгрузкой в аналитику.
Со ссылкой на пункт и честным отказом, если ответа нет.
Единообразно, на любом объёме.
И что мы с этим делаем.
Сверх стандартной поставки.
Отталкиваемся от вашей задачи и метрики успеха, собираем данные, обучаем вашу собственную компактную модель, доказываем результат на эталонном наборе и ставим её на ваш сервер. Модель, данные и код остаются у вас.
Одна-две узкие задачи с понятной метрикой успеха. Сначала пишем проверку, потом всё остальное.
Наши инженеры собирают, чистят и размечают тысячи примеров из ваших реальных данных, с помощью лучших доступных ИИ-инструментов или полностью офлайн, если требуется.
Берём компактную модель с открытыми весами и обучаем её под вашу задачу, и только под неё, на ваших данных. Измеряем на эталонном наборе, пока не возьмёт планку.
Поставляется контейнером с OpenAI-совместимым API на ваш сервер, без интернета. Передаём веса, данные и пайплайн: модель принадлежит вам.
Публичные результаты, не наши, команд, которые заменили облачный API на небольшую модель под одну задачу.
Checkr: дообученная Llama-3-8B против GPT-4 на классификации проверок кандидатов. ~$800/мес вместо $7-12 тыс., 0,5 с вместо 15 с.
Predibase «LoRA Land»: дообученные 7B-адаптеры сравнялись с GPT-4 или обошли её на 25 из 27 задач, каждая обучена менее чем за $8 GPU-времени.
Gartner прогнозирует: к 2027 году организации будут использовать небольшие специализированные модели втрое чаще, чем универсальные LLM.
Источники на странице FAQ. Ваши цифры будут другими, именно это и измеряет пилот.
| Облачный API большой модели | Своя модель на вашем сервере | |
|---|---|---|
| Куда уходят данные | На серверы вендора, часто в другую юрисдикцию | Остаются внутри вашей сети |
| Модель оплаты | За токены, бессрочно, по цене вендора | Одна фиксированная сумма + сервер, который у вас уже есть |
| Задержка | Секунды, зависит от интернета | Доли секунды, локально |
| Точность на вашей задаче | Хорошая, общая | Обычно равная или выше, модель собрана под неё |
| Кому принадлежит | Вендору; вы арендуете доступ | Вам: веса, данные, код |
| Риск вендора | Отключение моделей, смена цен и условий, санкции | Отключать нечего, внешних вызовов нет |
| Работает офлайн | Нет | Да |
| Свободный чат, код, рассуждения | Отлично | Не цель, одна задача, сделанная хорошо |
От 700 000 ₽ за обучение и внедрение вашей модели. Два инженера, данные, обучение, проверка, установка на ваш сервер и дообучение через месяц после запуска. Без оплаты за токены и без обязательной подписки: модель ваша, платить за её использование не нужно.
Для госсектора состав работ и цена фиксируются под ТЗ до закупки. Изолированный контур и работа на площадке поднимают трудоёмкость; классификация обращений на готовых данных остаётся в нижней части диапазона.
Тот же метод, другие задачи. Выберите страницу, где говорят на вашем языке.
Две-четыре недели. Одна задача. Измеримый результат до того, как вы примете решение.