Подбираем модель под задачу: ниже — для чего подходит каждая.
Сложный анализ договоров, юридических и финансовых документов, рассуждения по многошаговым задачам.
Юристы, финансы, аналитикаУниверсальный корпоративный ассистент с отличным русским языком. Базовая модель для большинства внедрений.
Универсальный корпоративный ИИГибкая модель с большой экосистемой. Хорошо дообучается под отрасль.
Кастомизация под отрасльБыстрые ответы при ограниченном железе, чистая коммерческая лицензия.
Скорость на среднем железеЗапуск на слабом железе и ноутбуках, лёгкие ассистенты.
Минимальное оборудованиеВысокое качество ответов при малом размере. Идеальна для рабочих станций.
Качество на малом железеПоиск по большой базе документов с точными ссылками на источники.
RAG и базы знанийРегулируемые отрасли, где важно происхождение обучающих данных.
Комплаенс и регуляторикаРабота с документами на множестве языков, международные компании.
Многоязычные документыКрупные внедрения на GPU-кластерах NVIDIA.
Enterprise-кластерыОбработка очень длинных документов и больших контекстов целиком.
Длинные документыВысокая скорость при хорошем качестве за счёт архитектуры MoE.
Баланс цена/качествоПомощь разработчикам, анализ репозиториев, ревью кода.
Разработка и DevOpsАвтодополнение кода и техническая документация для IT-команд.
IT-командыАнализ кодовых баз и генерация кода в изолированном контуре.
Закрытая разработкаРабота с большими репозиториями и легаси-кодом.
Репозитории кодаРасшифровка звонков колл-центра, совещаний, диктовки — локально.
Расшифровка речиВекторизация документов для точного поиска внутри RAG.
Поисковый слой RAGЭмбеддинги длинных документов для базы знаний.
Эмбеддинги длинных текстовОткрытый поисковый слой для векторной базы Qdrant.
Открытый поискШаг 1 — вход
Опишите задачу — подберём конфигурацию и пришлём архитектуру за 24 часа.