Власна мовна модель · працює у вашій мережі

ШІ-асистент, якому можна довірити внутрішні документи.

Kalorad готує чернетки відповідей на звернення, знаходить відповіді у ваших регламентах, пише листи й код. Працює на вашому сервері: запити й документи не потрапляють до іноземних ШІ-сервісів.

Запросити безоплатний пілот Технічний огляд (PDF)

Українська · англійська · російська · код — API, сумісний з OpenAI

Kalorad · Chaton-prem

you

Що таке суверенна модель? Три речення.

KaloradLM 683M

Написати Kalorad…↵

Processes · mi300x-01R→U→T→O→R

pretrain-1b24 GPU 0

96 %

model-server :8000

41 req/min

embedder memory index

312 facts/s

cycle-manager stage T · promote in

06:12:44

KaloradLM · 683M · neural activitylayer 17 / 24

synapses 1 920firing 1 240 / sheads 24 · kv 4

context 4 096precision bf16 · fp32 mastersexternal calls 0

Generating · next-token distributionT = 0.7

pretrain.log · MI300Xlive

Memory · sqlite-vec4 ms

recallWhat did we decide about data residency?

кожне повідомлення · кожен факт · локально · ваше

683Mпараметрів 13.1Bтокенів 43 hодна MI300X $86обчислення джерело: pretrain.log · 16 750 кроків × 786 432 токени

Що вміє

Рутинна робота з текстом — за секунди.

Для пілоту ви обираєте один сценарій — той, де ваші люди втрачають найбільше часу.

Відповіді на звернення

Готує чернетку відповіді за вашими правилами й у вашому тоні. Оператор перевіряє й надсилає — замість того, щоб писати з нуля.

Пошук по регламентах

Відповідає на питання про внутрішні правила й інструкції та показує, звідки взято відповідь.

Листи й документи

Складає чернетки листів, службових записок і типових документів за кількома рядками вводу.

Розподіл звернень

Визначає тему кожного звернення та оцінку впевненості. Сумнівні випадки йдуть до людини, а не в чужу чергу.

Код і скрипти

Пише й пояснює код, SQL і скрипти автоматизації. Код — майже половина навчальних даних.

Ваші системи — без змін

Сервер сумісний з OpenAI API, тож наявні інструменти й інтеграції підключаються без переписування.

Під капотом

Написано з нуля. Кожен шар — наш.

Жодного форкнутого чекпоінта, жодного чужого токенізатора. Архітектуру нижче реалізовано на PyTorch у цьому репозиторії, протестовано на CPU і чисельно перевірено на ROCm.

Архітектура

Щільний декодер

hidden 1536 · 24 шари · GQA 24 : 4 голови · SwiGLU 4096

Позиції

RoPE + YaRN

розширення контексту без перенавчання; RMSNorm pre-norm

Оптимізатор

Muon + AdamW

ортогоналізовані (Ньютон–Шульц) оновлення для матриць, AdamW для ембедингів і голови

Розклад

WSD + curriculum

розігрів – плато – загасання; суміш даних змінюється за фазами

Корпус · 12.5B токенів · власний токенізатор SentencePiece

en 35 · uk 25 · ru 22 · code 18

АнглійськаУкраїнськаРосійськаКод

Точність

fp32-мастери

bf16 autocast для обчислень; мастер-ваги у fp32, щоб малі оновлення не губилися

Верифікація

3.3e-06

чисельний паритет CPU/GPU на фіксованому вході; 9 багів навчання знайдено на залізі, кожен став тестом

Всередині Kalorad, наживо

Процеси, пам’ять, навчання — видно.

Асистенту, який усе пам’ятає і на всьому вчиться, потрібен погляд оператора. Ось що вузол робить просто зараз.

Процеси

Пам’ять

Навчання

node mi300x-01uptime 00:00:00cycle R→U→T→O→R

pidпроцесстанgpu / cpuшвидкість

4112pretrain-1b24kalorad_model/pretrain.py · step 16 750навчання

88 041 tok/s

4188model-serverOpenAI-compatible · :8000обслуговує

41 req/min

3970corpus-builder14 workers · SentencePieceтокенізує

1.2M tok/s

4201embeddernomic-embed-text · memory indexіндексує

312 facts/s

4230memory-compactorsqlite-vec · nightlyза розкладом

02:14:09

4007cycle-managerR→U→T→O→R · promotion checkстадія T

06:12:44

GPU 0 · завантаження

Цикл самовдосконалення

Rзапуск

Uоновлення

Tнавчання

Oоптимізація

Rвиведення

VRAM178 / 192 GBпотужність612 Wчекпоінтstep_0016750loss4.8819

пригадатиWhat did we decide about data residency?

індекс sqlite-vec · ембединги nomic-embed-text · локально
затримка 4 ms · корпус кожне повідомлення, кожен факт · зберігання ваше

Перший прогін · що каже крива

Кроки 0 – 13 750: loss стоїть на 6.1. Датасет зсував мітки на один раз більше, ніж модель, — 37 годин вона вчилася передбачати токен через один. Знайдено по кривій, виправлено на вузлі, тепер під захистом test_training_objective.py.

Кроки 13 750 – 16 750: 6.1 → 4.88. Ті самі ваги, правильна ціль. Перплексія 132. Наступний прогін стартує з виправленням, еталонним Muon і fp32-мастерами.

токени13.1Bшвидкість88 041 tok/sчас43 hвартість$86

Прев’ю консолі. Цифри навчання — з логу прогону; швидкості процесів — ілюстративні.kalorad_model/reports/run_700m_20260910

Безпека

Ваші дані залишаються у вашій будівлі.

Не обгортка над чужим API. Модель, її навчання і сервер відповідей — наші, тож нічому не треба виходити за межі вашої мережі.

01

Працює без інтернету

Kalorad встановлюється на ваш сервер у закритій мережі. Запити й документи обробляються там само.

02

Без іноземного вендора

Модель навчена з нуля нашою командою. Немає сторонньої ліцензії, яку можуть відкликати чи змінити.

03

Ваші дані — не наш датасет

Налаштування під ваші задачі відбувається на вашому сервері й залишається у вас. Загальну модель на ваших даних ми не навчаємо; оновлення надходять пакетами.

04

Шифрування і NDA

Дані зберігаються зашифрованими, доступ мають лише ваші працівники, а угоду про нерозголошення готові підписати ще до пілоту.

Безоплатний пілот

Вісім тижнів. Без зобов’язань.

Пілот безоплатний і не створює фінансових зобов’язань. Він стартує, лише якщо відповіді влаштовують вас на ваших власних прикладах.

До пілоту

Перевірка на ваших прикладах

Ви надсилаєте 20–30 типових запитів, ми показуємо відповіді. Нічого ще не встановлюється.

Тиждень 1

Сценарій і критерії успіху

Погоджуємо один сценарій, як вимірюємо успіх і хто бере участь.

Тижні 2–3

Встановлення на ваш сервер

Розгортання у вашій закритій мережі й налаштування на ваших документах.

Тижні 4–7

Реальна робота

Група ваших працівників щодня користується Kalorad і оцінює відповіді.

Тиждень 8

Звіт і рішення

Результати за погодженими критеріями й рекомендації. Далі вирішуєте ви.

Що потрібно від вас

Одна відповідальна особа з вашого боку
Сервер під Linux у вашій мережі з GPU від 16 ГБ (для пілоту підійде й CPU-сервер, лише повільніше)
Документи для обраного сценарію
5–10 працівників для тестування

Ціни

Почніть безоплатно, вирішуйте за результатами.

Почніть тут

Пілот

Безоплатно

8 тижнів · один сценарій

Перевірка на ваших прикладах до старту
Встановлення й налаштування — з нашого боку
Звіт із виміряними результатами

Обговорити пілот

На вашому сервері

За домовленістю

Річна ліцензія після пілоту

Оновлення моделі пакетами
Налаштування під нові задачі
Особливі умови для перших партнерів

Написати нам

Для себе

Незабаром

Веб-чат і застосунки для Mac, Windows та iPhone

Відкриємо разом із продуктовою версією
Безкоштовний план для старту
Ваші оцінки покращують модель — лише з вашої згоди

Написати нам

Де ми зараз

Що готово сьогодні.

683 млн

параметрів у першій повністю навченій моделі (вересень 2026)

13,1 млрд

токенів навчальних даних за нею

1,24 млрд

параметрів у продуктовій версії — орієнтовно листопад–грудень 2026

Пілоти проводимо на продуктовій версії — після перевірки на ваших прикладах.

Питання

Часті запитання

Чи потрібен Kalorad доступ до інтернету?

Ні. Після встановлення він працює повністю всередині вашої мережі. Оновлення надходять пакетами, які встановлює ваша команда.

Які мови він розуміє?

Українську, англійську та російську, а також програмний код. Усі вони були в навчальних даних від початку.

Як він підключається до наших систем?

Через API, сумісний з OpenAI. Більшість інструментів, що працюють з такими API, підключаються зміною адреси сервера.

Яке обладнання потрібне?

Сервер під Linux з GPU від 16 ГБ пам’яті. Для пілоту можливий і CPU-сервер — відповіді будуть повільнішими.

Що відбувається з нашими документами?

Пілот працює на вашому сервері, тож документи залишаються у вас. Для перевірки до пілоту ви надсилаєте нам 20–30 прикладів — оберіть ті, де немає персональних даних.

Скільки це коштує після пілоту?

Річна ліцензія на ваш сервер. Ціна залежить від обсягу й погоджується з вами до завершення пілоту; перші партнери отримують особливі умови.

Чи можна спробувати до пілоту?

Так — це і є перевірка на ваших прикладах: ви надсилаєте типові запити, ми повертаємо відповіді. На вашому боці нічого встановлювати не треба.

Контакт

Розкажіть, яка задача забирає найбільше часу.

Запропонуємо сценарій пілоту й перелік прикладів для перевірки. Пишіть українською, англійською чи російською.

Написати нам Технічний огляд