Il cervello sovrano delle persone digitali,
istruibile sui tuoi documenti.
Un modello piccolo e veloce, con pesi aperti a licenza commerciale, sul ferro nostro. Si misura contro i leader e si istruisce su ciò che serve a te — senza che un testo lasci la macchina.
Vedi i numeri Provalo via APICos’è
AgileLLM è il cervello sovrano delle persone digitali: un modello piccolo e veloce, con pesi aperti a licenza commerciale, sul ferro nostro e zero token verso fornitori esterni. Si istruisce sui tuoi documenti e si misura contro i leader, senza che un solo testo lasci la nostra macchina.
Per chi
- chi ha una persona digitale da far parlare;
- chi vuole un help-online sui propri prodotti;
- chi ha bisogno che i dati non escano (studi, PA, sanità).
I numeri, contro i leader
Ogni numero viene dal banco a due bracci (banco/risultati/cervello/CONFRONTO.json), con la macchina e la data accanto; i tempi si confrontano solo sulla stessa macchina. Un braccio non misurato è scritto «non ancora misurato», mai riempito con un numero inventato.
sportello (30 domande di adp, tre persone)
RunPod RTX 4090, 17/9/2026, llama-server b11005 -np auto; Mistral via API dal pod
| braccio | primo token med · p95 | prima frase med · p95 | intera med · p95 | token/s | a tema | limiti | rifiuti | costo nostro · $/1.000 token di risposta |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| agilellm-1.5b qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m | 24 · 44 ms | 76 · 121 ms | 103 · 225 ms | 425 | 21/30 | 9/10 | 5 | 0.0006376695048880478 |
| agilellm-7b qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m | 70 · 112 ms | 170 · 331 ms | 280 · 427 ms | 169 | 27/30 | 10/10 | 4 | 0.001571895424836601 |
| mistral mistral-small-latest | 356 · 622 ms | 472 · 1409 ms | 605 · 1450 ms | 110 | 26/30 | 9/10 | 0 | 0.004258382180539273 |
| claude | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato |
| gpt | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato |
| grok | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato |
| llama | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato |
help-online (200 domande, v2, scheda in contesto)
NVIDIA GeForce RTX 4090, 24564 MiB, host c6ce4200d8c9, 2026-09-25, software 83f1e4d
| braccio | primo token med · p95 | prima frase med · p95 | intera med · p95 | token/s | a tema | limiti | rifiuti | costo nostro · $/1.000 token di risposta |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| agilellm-7b qwen2.5-7b-instruct-q4_k_m | 19 · 52 ms | 145 · 273 ms | 257 · 554 ms | 164 | 137/200 | 36/37 | 2 | 0.001400749483583388 |
| agilellm-7b-lora 7b-lora-help-online-q4_k_m | 19 · 50 ms | 144 · 306 ms | 266 · 522 ms | 158 | 156/200 | 37/37 | 1 | 0.0014550853869433637 |
| mistral mistral-small-latest | 381 · 599 ms | 545 · 983 ms | 725 · 1365 ms | 133 | 184/200 | 37/37 | 2 | 0.010088051934398653 |
| claude | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato |
| gpt | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato |
| grok | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato |
| llama | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato | non ancora misurato |
Il costo è il costo nostro misurato dal banco (make costo), non un prezzo di vendita: il prezzo è una decisione del titolare, si chiede un preventivo.
Istruibile sui tuoi documenti
Ogni pacchetto di conoscenza ha il suo metro di domande: il modello si istruisce sui documenti del dominio e il banco misura quanto li ha letti e capiti. A che punto è ogni metro:
- help-online (tutti i prodotti): 200 domande su 200, metro completo (fonte: banco/dataset/help-online/help-online.json)
- help dei prodotti restanti (Conventus, WMS, MadeBy, SustainAI, AllRisk): 62 domande su 200, ne mancano 138 (fonte: banco/dataset/help-prodotti/domande.json)
- 231 Agile — compliance D.Lgs. 231/2001 (dominio: normativa 231 e uso del portale): 60 domande su 200, ne mancano 140 (fonte: banco/dataset/lg231/lg231.json)
- sportello: 30 domande (il set di collaudo di adp, tre persone) (fonte: 2026-09-17-4090-1.5b-7b-vs-mistral-rigiudicato)
Gli altri domini (GIS/paghe, normativa TRPG, NIS2, tributi) sono censiti in docs/PROVENIENZA.md come materia prima; il loro metro di domande non è ancora costruito: non ancora misurato.
API
Una rotta OpenAI-compatibile, una chiave per prodotto e per tenant, streaming a frase, misura d’uso. Base: https://api.agilellm.agile.software/v1 · autenticazione Authorization: Bearer <chiave>.
B=https://api.agilellm.agile.software; K=all_…
curl -s -X POST $B/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer $K" \
-H 'Content-Type: application/json' -d '{
"model": "agilellm", "stream": true, "max_tokens": 120,
"messages": [{"role": "user", "content": "Quando siete aperti?"}]}'
from openai import OpenAI
c = OpenAI(api_key="all_…", base_url="https://api.agilellm.agile.software/v1")
for pezzo in c.chat.completions.create(model="agilellm", stream=True, extra_body={"a_frase": True},
messages=[{"role": "user", "content": "Quando siete aperti?"}]):
print(pezzo.choices[0].delta.content or "", end="")
La documentazione completa (endpoint, errori, streaming a frase, ripiego dichiarato): Documentazione dell’API.
Sovranità
Ogni peso ha la sua riga con licenza commerciale verificata alla fonte in docs/PROVENIENZA.md; i dati di istruzione sono solo nostri o con diritto d’uso; nessun ripiego silenzioso verso un fornitore esterno (obiettivo 12). L’audit di sovranità (make audit) corre a ogni consegna: docs/AUDIT-SOVRANITA.md.
Come si compra
AgileLLM è un organo à la carte: si compra anche da solo, con una rotta OpenAI-compatibile, una chiave per prodotto e per tenant, streaming a frase e misura d’uso. Non c’è un listino di vendita deciso dal titolare: il prezzo è una decisione, non un numero. Per una chiave o un preventivo, chiedi al serverino (la regia) indicando il caso d’uso e il volume stimato.