Múltiples LLMs, una orquesta
Modelos locales, sin cloud, optimizados para tu hardware. El orquestador decide cuál usar según la tarea.
Arquitectura multi-core
Varios LLMs trabajando en paralelo
La arquitectura multi-core permite que varios modelos trabajen simultáneamente sobre la misma misión. Un core analiza, otro ejecuta, otro supervisa. El orquestador los coordina como un único sistema.
Ejemplo: Red team testing. Un core reconoce vulnerabilidades, otro genera tráfico legítimo de distracción, otro lanza vectores de ataque. Coordinados por el orquestador, cada uno especializado en su rol.
Auto-detección de hardware
El sistema detecta automáticamente tu hardware: GPUs disponibles (NVIDIA, AMD), CPUs, RAM. Configura modelos y parámetros óptimos según capacidad real.
- GPU NVIDIA RTX: Modelos completos con máxima calidad
- GPU AMD: Soporte ROCm, modelos optimizados
- Solo CPU: Modelos cuantizados, igualmente funcionales
- RAM limitada: Ajuste automático de context window
Local vs Cloud
Por qué modelos locales
Privacidad absoluta: Tus datos nunca salen de tu infraestructura. Zero cloud significa zero filtración.
Coste predecible: No pagas por token. El coste es tu hardware, que ya controlas. Uso ilimitado sin sorpresas.
Latencia mínima: El modelo está en tu red local. Respuestas en milisegundos, no segundos.
Sin vendor lock-in: Cambias de modelo cuando quieras. Actualizas sin pedir permiso. Tu infraestructura, tu control.
Inteligencia local, control total
Múltiples modelos IA trabajando juntos en tu hardware. Sin cloud. Sin límites. Sin sorpresas.