Privado por defeito
A inferência corre no dispositivo. O preload opcional permanece isolado, encriptado e claramente limitado.
selbsai precisa de provar mais do que qualidade de conceito. Tem de mostrar fronteiras claras de privacidade, capacidade realista e suporte real antes de pedir compromisso.
A inferência corre no dispositivo. O preload opcional permanece isolado, encriptado e claramente limitado.
A pilha é escolhida em torno de pacotes de trabalho e famílias de modelos abertas que já cobrem escrita, retrieval, multilingue e workflows documentais.
Suporte humano, envio DHL e um portal do cliente visível reduzem o receio de comprar hardware de uma marca nova.
A cloud é inteligência alugada — conveniente, mas não verdadeiramente sua. A selbsai é inteligência em posse própria. Eis a diferença, em linguagem simples.
ChatGPT, Gemini, Claude — faz a pergunta, a resposta viaja pela Internet até ao servidor de terceiros e volta.
Um computador pequeno e silencioso em casa ou no escritório que executa inferência local por defeito. Checkout, atualizações, suporte e pré-carregamento opcional usam serviços online definidos.
Se a IA ajuda a gerir o seu trabalho, a sua vida e o seu negócio, merecem mais do que acesso alugado na cloud. O hardware local torna este nível de privacidade, autonomia e controlo prático e acessível.
Prompts, ficheiros e contexto interno ficam dentro do seu próprio perímetro em vez de viajarem para um fornecedor distante.
Sem dependência de contas remotas, sem um interruptor do fornecedor e sem inteligência alugada entre si e o seu trabalho.
A IA local séria é finalmente prática como hardware: um sistema comprado uma vez e controlado por si, não uma renda mensal crescente.
A IA cloud exige confiança contínua. O hardware próprio permite-lhe definir a regra.
Compre novo para maior ciclo de vida, ou escolha um dispositivo renovado de fornecimento de segunda vida verificado. Em ambos os casos, a selbsai configura, testa e envia como sistema local pronto.
Configurar hardware →Dispositivos renovados tornam pilotos, pequenos escritórios e assistentes internos mais fáceis de justificar.
Cada unidade renovada é inspecionada, reposta, atualizada e testada antes do provisioning.
Stack local, modelos, preload, portal e suporte mantêm-se iguais.
selbsai nao e apenas uma caixa de modelos. E uma superficie privada para redigir, rever, pesquisar, comparar, resumir e preparar a proxima acao.
Criar workflow →Explain code, draft tests, review pull requests, write scripts, and search local repository notes without exposing proprietary source.
Draft letters, policies, proposals, reports, summaries, tables, and structured extracts from private source files.
Prepare replies, classify inboxes, extract action items, create agendas, and turn meeting notes into follow-up work.
Compare PDFs, summarize long materials, build briefing notes, and answer questions with citations from local documents.
Prepare call notes, objection handling, proposal drafts, CRM-style summaries, and account research from approved company material.
Search policies, flag missing evidence, prepare audit answers, compare obligations, and keep sensitive control documents local.
Summarize stock lists, surface reorder issues, draft supplier emails, review SOPs, and answer operations questions from local records.
Find clauses, obligations, inconsistencies, deadlines, unusual terms, and missing attachments across contracts and case folders.
O ecossistema open-model esta a passar de lancamentos de modelos para aceleracao de runtime: speculative decoding, drafters multi-token, MLX, Ollama, vLLM, SGLang, quantizacao e tuning por hardware. Um dispositivo selbsai e pensado para beneficiar dessa curva sem voltar a levar o seu trabalho para a cloud.
Os drafters MTP do Gemma 4 sao um sinal claro: modelos abertos podem ganhar grande capacidade de resposta enquanto o modelo principal continua a verificar a saida.
Ler a nota Gemma 4 MTP →Redacao, revisao de email, perguntas sobre documentos e assistencia pessoal melhoram quando a latencia baixa.
Apoio a codigo, pesquisa e workflows em varios passos beneficiam quando cada passo responde mais depressa.
O dispositivo nao fica preso a uma geracao. Modelos e runtimes abertos melhores podem ser adotados.
A promessa da selbsai nao e que um pequeno modelo local supere todas as APIs frontier. E que muitas tarefas diarias nao precisam dessa API: escrita, apoio a codigo, revisao documental, pesquisa interna, email, compliance e assistencia privada de conhecimento.
Para rankings atuais, use a Artificial Analysis diretamente. O leaderboard muda com novos dados de qualidade, velocidade, preço, modelos frontier e open weight.
Benchmarks mudam rapidamente; velocidade local depende de hardware, quantizacao, escolha do modelo e vias de aceleracao como MTP, MLX, Ollama, vLLM e SGLang.
Há modelos demais para um comprador comparar todos. A selbsai filtra por workload, reputação, licença, runtime, formato, hardware e política de atualização.
Preferimos modelos com uso previsto claro, limites conhecidos, contexto de benchmarks e histórico mantido.
GGUF, Safetensors, MLX, Ollama, llama.cpp e vLLM são ajustados ao dispositivo e workflow.
Clientes escolhem estável, equilibrado ou rápido em vez de mudanças inesperadas.
Descreva o problema em linguagem simples. Mostramos a unidade e os workflows certos — e deixamos o configurador pré-preenchido.
Drop them in. Ask anything. Get answers with citations, instantly. None of it leaves the device.
Se consegue configurar uma impressora sem fios, consegue configurar a selbsai. E se não consegue, a selbsai é ainda mais simples.
Arranca em menos de 30 segundos. Sem assistentes de instalação, sem caça a drivers.
Qualquer dispositivo na rede o vê de imediato. Sem contas, sem login cloud.
Já vem com um modelo testado e os workflows escolhidos. Da caixa à primeira resposta em menos de três minutos.
É só isso. A unidade anuncia-se na sua rede local via mDNS. Sem port-forwarding, sem certificados, sem mexer em DNS.
Depois do setup, selbsai e usado numa interface local privada no browser. O cliente decide workflow, ambito documental e uso da resposta.
Ver casos de uso →Revê este contrato de fornecedor e lista riscos de pagamento com fontes.
Rascunho pronto. Fontes anexadas. Exportar, rever ou continuar no chat.
Open the local interface on your laptop, desktop, tablet, or phone and chat with the device like a normal AI assistant.
Point a question at a folder, document set, or workflow so answers come from the right local material instead of every file at once.
Use prepared modes for coding, drafting, research, review, sales, compliance, warehouse, or general assistant work.
Copy, revise, cite sources, turn answers into drafts, and keep sensitive outputs inside the local workspace until you decide otherwise.
A confiança aumenta quando a oferta é concreta. Cada dispositivo deve parecer um sistema completo, não um mini-PC nu com promessas vagas de IA.
Um dispositivo selecionado, perfil de memória testado, armazenamento e a pilha aberta certa para o workload escolhido.
Runtime de inferência, ferramentas de retrieval, presets de tarefas e workflows opcionais instalados antes da entrega.
Um portal do cliente, caminho de upload quando necessário e passos claros desde a encomenda até à primeira resposta.
Suporte humano, portal do cliente e uma rota clara para ajuda se a configuração ou operação exigir atenção.
Abaixo está o percurso normal da sua pergunta com um assistente cloud típico, comparado com a inferência local na selbsai.
Se a ligação à Internet cair, o chat local principal continua a funcionar.
A cloud pode dizer o mesmo?
A maioria das equipas atinge o break-even com a selbsai em menos de 18 meses. Depois disso, o sistema deixa de ser faturado por utilizador ativo. Ajuste os controlos para ver os seus números.
16 meses, a sua selbsai paga-se a si própria. Depois disso, a capacidade local deixa de ser faturada por utilizador ativo.
Apenas estimativas. Exclui eletricidade (~ 1–2 € / mês) e assume subscrições cloud por utilizador ativo.
A confiança é a moeda mais valiosa para um produto destes. Três compromissos por escrito para cada cliente.
A entrega nomeia runtime local, modelos escolhidos, interfaces e ferramentas instaladas.
O dispositivo é seu, funciona nas suas instalações e pode ser revisto, desligado, atualizado ou reposto segundo a sua política IT.
Feito na Europa. O suporte é prestado por pessoas que entendem o sistema configurado, a encomenda e o registo de entrega.
Uma compra premium de hardware precisa de clareza pós-compra. O comprador deve saber exatamente o que acontece a seguir e quando o suporte entra em cena.
A encomenda é confirmada, o estado do pagamento fica visível e o portal do cliente torna-se o ponto de controlo.
Se escolhida, o cliente recebe um caminho seguro de upload e expectativas claras sobre o tratamento de ficheiros privados.
O dispositivo é configurado, testado e preparado à volta do workload escolhido antes de sair da bancada.
Rastreio, data esperada e orientação inicial removem ambiguidade da entrega final.
Cada configuracao selbsai comeca pela profissao, pelos documentos, pelo nivel de risco e pela fronteira operacional. O modelo e apenas uma parte da appliance.
Configurar appliance →Contracts, case files, client memos
Cloud AI can turn a simple drafting task into a privilege, vendor, and data-transfer discussion.
Letters, notes, patient-facing summaries
Cloud AI may save minutes, then cost hours explaining patient-data handling and access controls.
Receipts, invoices, DATEV-oriented exports
Generic cloud AI is not built around German tax confidentiality, DATEV habits, or client-file minimisation.
Specifications, tenders, site notes
Cloud AI can make unpublished bids, designs, and client plans feel like material you no longer fully control.
Brand voice, creative drafts, client research
Cloud AI is fast, but it can blur ownership around prompts, drafts, client strategy, and pre-launch work.
Suitability notes, product documents, client portfolios
Cloud AI can create needless exposure around wealth, insurance, pension, and suitability records.
Policies, minutes, employee questions
Cloud AI is hard to defend when employee data, monitoring concerns, and internal conflicts are in scope.
Leases, exposés, owner reports, due-diligence files
Cloud AI can expose tenant, owner, pricing, and transaction context in a business built on discretion.
Sim. A experiência principal foi pensada para funcionar localmente no dispositivo.
Não. O objetivo é receber um dispositivo configurado, não um projeto de hobby.
Escrita, retrieval, trabalho multilingue, workflows documentais e assistentes privados são o encaixe principal.
O portal do cliente, o suporte e os materiais de onboarding fazem parte da experiência.