LLMWare.ai

O Model HQ deixa você montar fluxos de IA de várias etapas sem escrever código. Você encadeia modelos, fontes de dados e lógica num processo repetível, de um passo simples de resumo até uma cadeia que lê um documento, extrai campos e encaminha um resultado. Com isso o produto passa de um chatbot: ele executa tarefas de negócio de ponta a ponta. A empresa coloca esse criador como a peça que abre a automação com IA para quem nunca encosta em Python.

A plataforma traz um catálogo de mais de 250 modelos pequenos de linguagem, empacotados em formatos quantizados para rodar na GPU e na NPU do dispositivo. Entram a família SLIM (Structured Language Instruction Models) para chamadas de função e classificação, os modelos DRAGON ajustados para perguntas e respostas com RAG, e os BLING para protótipos rápidos. Ela também aceita os principais modelos na nuvem da OpenAI, Anthropic e Google, então você mistura local e nuvem onde cada um faz sentido.

O Model HQ inclui um pipeline de geração aumentada por recuperação, a mesma tecnologia por trás do framework de código aberto llmware. Você aponta para uma pasta de PDF, documentos do Word ou planilhas; o sistema analisa, divide em trechos e indexa os arquivos, e depois responde usando esse contexto. A empresa conecta tudo a várias bases de dados vetoriais, entre elas FAISS, Milvus, Pinecone, Qdrant, Postgres (PG Vector), Redis e Chroma, para quem já usa alguma.

O agente cliente foi feito para aproveitar o silício que já vem num notebook moderno. Ele roda em CPU, GPU e NPU, com otimização para chips da Intel, AMD, Apple, NVIDIA e Qualcomm Snapdragon. A empresa cita tempos médios de download de uns 10 segundos para o app e de menos de 30 minutos para um conjunto de modelos no dispositivo. Modelos de até 32B parâmetros rodam nos AI PCs mais recentes, então você tem capacidade útil sem servidor.

Como a inferência roda no seu hardware, não há cobrança por token nem fatura medida de API. A empresa estima o custo incremental esperado por token num AI PC em $0. A maior parte dos fluxos roda sem conexão de rede, o que importa para equipes de campo, instalações seguras e para quem prefere não depender de um serviço externo estar no ar. Seus dados ficam no seu ambiente por padrão.

O Model HQ foi pensado para rodar em três lugares: em AI PCs, no seu data center para inferência em lote e RAG sobre dados sensíveis, ou numa nuvem privada para operações grandes e sensíveis ao tempo. Os três podem se conectar num arranjo misto, de modo que o agente do notebook puxa de uma implantação central quando precisa de modelos maiores. As empresas podem criar apps de agentes de IA e distribuí-los para os dispositivos do time.

A plataforma reúne os controles que um comprador regulado pede: explicabilidade da IA, filtragem de dados pessoais, monitoramento de toxicidade e viés, e detecção de alucinação. As implantações empresariais somam monitoramento, atualizações e escala em hardware variado. Junto com a execução no dispositivo, isso dá aos times de compliance uma forma de responder para onde foram os dados e o que o modelo viu.