Distileo
一座超专业化模型的蒸馏工厂。
洽谈项目问题所在
通用模型并不了解您的文档：在您的业务需要您的规则、您的参考依据、您的会计分录时， 它只会复述自己的通识。而将敏感语料交给境外 API 往往是不可接受的。您需要的是 一个忠实于自身文档、有据可依的模型——并且能部署在您的约束条件所要求的地方。
适用人群
- 价值沉淀在法语业务语料中的组织：事务所、财务部门、受监管行业
- 需要模型可部署在法国（法国云）或自有设备上的团队
- 试点领域：会计与财务分析（PCG、ANC 准则、CGI 税法典）
功能概览
完整的 14 步流水线
导入 PDF、Word、Markdown 或纯文本 → 本地结构化提取 → 受约束的问答生成 → 每个项目一份 JSONL 数据集。
双评审质量把关
每对问答同时按对原文片段的忠实度和规范准确性打分；低于阈值即被剔除。
推理蒸馏
一个主权教师模型对您的问题进行推理；学生模型通过本地 QLoRA 微调学习这些推理过程。
交付前的 A/B 闸门
微调后的模型与其基座模型经双评审对比——必须证明依据锚定能力有所提升，否则不予交付。
可直接使用的交付物
模型经合并、量化并导出至 Ollama，附部署模型的身份校验（SHA-256 指纹）。
全程可追溯
数据、成本与质量闸门按项目逐一跟踪，并通过内容指纹去重。
运作方式
Distileo 本身不是一个模型：它是生产模型的工厂。文档提取完全在本地运行； 教师模型的推理在托管于法国云的 Mistral 技术栈上执行；学生模型（Ministral 系列）的微调在本地完成；部署则交由法国托管商或您自己的设备。经实测得出的 核心结论是：经评审过滤的数据集能提升模型的依据锚定能力；未过滤的数据反而 会让模型劣于其基座。评审质量本身就是产品。
- 主权归属逐步标明：本地提取，教师与评审模型在法国云，训练在本地
- 已在试点领域端到端完成一个完整周期，依据锚定提升经双评审量化验证
- 网页版控制台：八工位生产线、主权标识、成本跟踪
状态与访问
常见问题
Distileo 是一个可以下载的模型吗？
不是。Distileo 是工厂：每个项目产出一个从您的文档蒸馏而来的模型。交付物归您所有，可部署在法国托管商或您自己的设备上。
我的文档会离开我的设备吗？
提取与微调均在本地运行。只有教师模型的推理环节在法国云（Mistral 技术栈）上执行；完全本地化的运行可按项目另行商定。
如何保证产出模型的质量？
两个自动评审为数据集中的每对问答打分（对您文档的忠实度、规范准确性），最终还有一道 A/B 闸门将微调模型与其基座对比：未能证明依据锚定提升，就不交付。
支持哪些类型的文档？
PDF、Word、Markdown 与纯文本，法语内容。试点领域为会计与财务分析；其他受监管领域同样适用。
费用是多少？
每个项目根据语料规模和目标部署级别单独报价。欢迎与我们洽谈。
您的语料值得拥有自己的模型
描述您的文档、部署约束和预期用途——我们将为您框定蒸馏项目。