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KERVALT / MODÈLES

Recherche sur les modèles et fiches de modèle

Nous publions des informations claires sur les modèles hébergés sur Kervalt. Chaque fiche de modèle comprend les résultats de tests, des notes sur la gouvernance des données et les limites connues.

Fiches de modèle ouvertes Modèles hébergés en UE Pas de formation extérieure Sources liées

01 / MODÈLES HÉBERGÉS

Des modèles que vous pouvez utiliser

Des modèles que vous pouvez exécuter, adapter et tester sans envoyer vos données ailleurs.

FRONTIER

Général

Kervalt-LM

Modèle généraliste pour la lecture, le raisonnement et les réponses sur des documents juridiques, financiers et scientifiques.

  • Gère jusqu'à 128 000 tokens à la fois
  • Hébergé dans l'UE
  • Aucune formation publique sur les données clients

CODE

Technique

Kervalt-Code

Conçu pour la génération de code, la revue d'architecture et le travail avec Python, TypeScript, Go et Java.

  • Complète le code au milieu d'un fichier
  • Comprend les fichiers longs
  • Fonctionne avec des outils

MULTIMODAL

Vision

Kervalt-Vision

Lit des documents et des graphiques et les transforme en sorties structurées et vérifiables.

  • Entrée document haute résolution
  • Extrait les tableaux sous forme structurée
  • Les citations pointent vers des régions de page

02 / ÉVALUATION

Comment nous évaluons les modèles

Notre programme de recherche sur les modèles repose sur des tests reproductibles sur l'ensemble de la plateforme Kervalt.

Tafari

Benchmarks de recherche

Ce qu'il fait : Teste le rappel dans les documents longs, la question-réponse et la fidélité des citations sur des millions de pages.

Pourquoi cela aide : Mesure dans quelle mesure un modèle utilise les preuves retrouvées plutôt que la mémoire.

Ce que vous obtenez : Les acheteurs sélectionnent des modèles qui performent sur de vraies collections de documents, pas sur des classements épurés.

Griot

Benchmarks de connexion

Ce qu'il fait : Teste le raisonnement connecté, la liaison et la prédiction de cascade à travers les documents.

Pourquoi cela aide : Montre si le modèle peut suivre des connexions entre documents.

Ce que vous obtenez : Les équipes risque et recherche identifient les modèles qui évitent l'angle mort.

Elimu

Benchmarks d'enregistrements

Ce qu'il fait : Teste la jointure d'enregistrements, le calcul de dates, l'extraction de métriques financières et le respect du schéma.

Pourquoi cela aide : Impose une précision numérique au lieu de deviner.

Ce que vous obtenez : Le travail de conformité obtient une précision fiable et vérifiable.

03 / SOUVERAINETÉ

Vos modèles restent sous votre contrôle

Envoyer des questions privées à des services de modèles extérieurs comporte des risques de fuite et de mémorisation. Kervalt garde les modèles dans votre périmètre.

IMAGE

Exposition des données

Envoyer des questions privées à des services de modèles extérieurs comporte des risques de fuite et de mémorisation.

PROMESSE

Modèles auto-hébergés

Les modèles s'exécutent sur vos serveurs européens sans fine-tuning public et avec une journalisation d'audit complète.

PREUVE

Fiches de modèle publiées

Chaque modèle hébergé comprend la provenance des données, les résultats de tests, les résultats de sécurité et les limites connues.

ACTION

Demander l'accès

Parlez à notre équipe de recherche de l'accès aux modèles, du tuning personnalisé et des benchmarks privés.

PROCHAINE ÉTAPE

Évaluez les modèles sur vos propres données

Hébergez les modèles derrière votre périmètre et comparez-les à l'ensemble de la plateforme Kervalt.