Múltiples LLMs, una orquesta
Modelos locales, sin cloud, optimizados para tu hardware. El orquestador decide cuál usar según la tarea — y los combina en paralelo cuando la complejidad lo requiere.
Zero cloud · privacidad absoluta · sin coste por token · sin vendor lock-in
Tu infraestructura, tu control
El sistema detecta automáticamente el hardware disponible y asigna cada modelo a la GPU óptima. El orquestador los coordina como un único sistema inteligente — sin que el usuario sepa ni necesite saber cuál está respondiendo en cada momento.
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.
Recibe cada consulta y decide en 80ms qué nivel de razonamiento necesita. Si ya lo sabe, responde directamente sin activar modelos grandes.
COT, CRITIC, DEVIL, VERIFY, SYNTHESIS, DEEP. Hasta 6 modelos encadenados sobre Qwen3-30B. Cada core recibe el output del anterior.
Cuando múltiples brazos analizan el mismo escenario, este core recibe todos los outputs, detecta contradicciones y produce una sola recomendación.
REQUEST → Q4K → Qwen3-35B core_cot → core_critic → core_synthesis → RESPUESTA. ~2.1s total para análisis con verificación.
3 brazos analizan el mismo escenario simultáneamente. Misma ventana temporal, triple análisis. core_joint_action sintetiza todo en ~2.8s.
El Q4K como árbitro económico: Una pregunta simple no activa el modelo de 35B. El Q4K clasifica en 80ms y decide el nivel mínimo necesario. Resultado: ~€0.02 por 1M tokens frente a los $15–$30 de las APIs externas.
Se adapta a tu hardware
El sistema detecta automáticamente GPUs disponibles, RAM y CPUs. Configura modelos y parámetros óptimos según la capacidad real — sin configuración manual.
Modelos completos con máxima calidad. VRAM determina el tamaño del modelo y el context window disponible.
Soporte ROCm activo. Modelos optimizados para arquitectura AMD. Mismo rendimiento con ajuste de quantización.
Modelos cuantizados Q4, igualmente funcionales. Latencia mayor pero sin necesidad de GPU. Ideal para clasificadores.
Ajuste automático del context window. El sistema prioriza los modelos más livianos y aumenta el nivel de quantización.
Por qué modelos locales
No es solo privacidad. Es control total sobre el coste, la latencia y la evolución del sistema.
| Dimensión | API Cloud (GPT-4o / Claude) | Local On-Premise |
|---|---|---|
| Coste por uso | $15–$30 por 1M tokens | ~€0.02 eléctrico por 1M tokens |
| Privacidad de datos | 100% de datos salen a servidores | 0% — ningún dato sale de tu red |
| Latencia primer token | 800–2400ms (red + cola) | 80–280ms (local, sin red) |
| Vendor lock-in | Dependes del proveedor | 0 — cambias de modelo cuando quieras |
| Context window | Limitado y caro por tokens | Configurable según tu hardware |
| Fine-tuning con tus datos | Imposible o muy caro | RTX 5090 · cron nocturno · gratis |
| Disponibilidad | Depende del proveedor | 24/7 en tu infraestructura |
| Mejora con el uso | No — modelo estático | Sí — razon_memoria + cron nocturno |
Tus datos nunca salen de tu infraestructura. No hay términos de servicio que aceptar, no hay modelos que se entrenen con tus conversaciones, no hay auditorías que hacer ante un proveedor externo.
No pagas por token. El coste es tu hardware, que ya controlas. Uso ilimitado sin sorpresas en la factura. A partir del segundo mes, el coste marginal es prácticamente cero.
El modelo está en tu red local. Respuestas en milisegundos, no segundos. Sin dependencia de la conexión a internet, sin colas de API, sin throttling por plan de precios.
Cambias de modelo cuando quieras. Actualizas sin pedir permiso. Tu infraestructura, tu control. Cuando salga un modelo mejor, lo adoptas en horas, no en contratos.
Inteligencia local,
control total
Múltiples modelos IA trabajando juntos en tu hardware. Sin cloud. Sin límites. Sin sorpresas.