El poder de la
IA privada con
soberanía total.

Un LLM privado es un modelo de lenguaje ejecutado en infraestructura propia o dedicada, sin compartir datos con terceros. El LLM MDA 2.1 opera completamente en centros de datos brasileños certificados, lo que garantiza la soberanía nacional y el cumplimiento total de la LGPD (Ley General de Protección de Datos de Brasil). Tus datos corporativos nunca salen de Brasil — mantienes el control total sobre el acceso, el uso y el almacenamiento.

Las API públicas cobran por token consumido (modelo variable, en USD), envían tus datos a servidores externos, no garantizan el cumplimiento de la LGPD y tienen costos impredecibles. El LLM MDA 2.1 tiene un precio fijo por usuario/mes en BRL (R$ 103 Básico · R$ 107 Intermedio · R$ 110 Avanzado desde 100 usuarios, con descuento lineal hasta BRL 89 (~USD 17) para más de 500 empleados). Los datos permanecen 100 % privados en un centro de datos brasileño dedicado, con el cumplimiento de la LGPD garantizado desde el diseño.

El LLM MDA 2.1 utiliza un precio fijo por usuario/mes con un descuento lineal por volumen: R$ 103 (Básico) · R$ 107 (Intermedio) · R$ 110 (Avanzado) para 100 empleados, disminuyendo linealmente hasta BRL 89 (~USD 17)/usuario para más de 500. Ejemplos: 100 usuarios Intermedio = R$ 10,7k/mes · 300 usuarios = R$ 29k/mes · 500 usuarios = R$ 44,5k/mes. Implementación completa en 7 días hábiles. Las empresas migran desde API basadas en tokens y ahorran entre un 28 % y un 86 %, según el nivel y el volumen, con un retorno de la inversión promedio de 4,2 meses.

Sí. Se desarrolló con el cumplimiento de la LGPD desde el principio. Ofrece: control de acceso basado en roles (RBAC), registros de auditoría completos de todas las interacciones, datos alojados en centros de datos brasileños certificados, derecho al olvido implementado, y evaluaciones de impacto en la protección de datos (DPIA) preconfiguradas.

La gobernanza incluye: control de acceso granular por departamento y usuario, monitorización en tiempo real de todas las consultas, políticas de uso aceptable personalizables, registros de auditoría inmutables para el cumplimiento normativo, alertas automatizadas para usos sospechosos y paneles ejecutivos con métricas de uso, costo y ROI en tiempo real.

MDA LLM 2.1 no es solo un modelo de lenguaje — es un motor de razonamiento empresarial. Mientras que ChatGPT y Claude son modelos genéricos alojados en servidores de terceros en EE. UU., MDA LLM 2.1 se ejecuta en una arquitectura MoE de vanguardia (32.000 millones de parámetros · 3.300 millones activos · 256.000 de contexto · FP8) en una nube privada en Brasil. Se personaliza con los datos de tu empresa (mediante RAG y ajuste fino), no comparte tu información y cuenta con medidas de seguridad para garantizar que solo haga lo que tu negocio permite.

Sí, y no solo competir: en tareas corporativas, ya las superan. Hasta 2023, los modelos de código abierto eran limitados. Pero entramos en una nueva era con la última generación de modelos Frontier de código abierto, que han alcanzado —y en muchos benchmarks han superado— la capacidad de razonamiento de GPT-5.5 y Claude Opus 4.7, especialmente en programación, análisis de datos y razonamiento lógico. La diferencia es que, al ser de código abierto, podemos ejecutarlos de forma privada, segura y mucho más económica.

La calidad no disminuye — la eficiencia aumenta drásticamente. El secreto reside en la arquitectura MoE (Mixture of Experts). Para entenderlo: imagina que OpenAI utiliza un modelo «denso», donde para responder a la pregunta más simple, se activa todo el cerebro de un billón de parámetros (consumiendo enormes cantidades de tokens y procesamiento). MDA LLM 2.1 tiene 32 mil millones de parámetros, pero activa solo 3,3 mil millones por tarea. Es como tener un equipo de expertos y llamar solo al ingeniero para el problema de ingeniería — no a todo el equipo. El resultado: el mismo nivel de inteligencia, consumiendo una fracción de los tokens.

El modelo de negocio de las grandes empresas tecnológicas (OpenAI, Google, Anthropic) se basa en obtener ganancias del volumen de tokens procesados en su nube. Para ello, necesitan modelos gigantescos que sirvan para todo (escribir poemas, resolver problemas de física, traducir japonés). Esta «generalización extrema» consume una cantidad absurda de potencia de cálculo, y tú pagas la factura en dólares. MDA rompe este ciclo centrándose en la eficiencia empresarial: utilizamos arquitecturas de código abierto de vanguardia, optimizamos la compresión (cuantización FP8) y nos ejecutamos en nuestra propia infraestructura (vLLM). Dejas de pagar por el «token desperdiciado» en tareas genéricas y empiezas a pagar solo por la infraestructura que realmente utilizas. Por eso podemos cobrar R$ 107/usuario/mes en reales, en comparación con las facturas de miles de dólares de las grandes empresas tecnológicas.

Los modelos Frontier son los modelos más avanzados e inteligentes disponibles en la vanguardia del conocimiento humano en IA. La comunidad de código abierto publica modelos Frontier a un ritmo mucho más rápido que las empresas cerradas. Dado que MDA es independiente de la plataforma y funciona con su propia puerta de enlace de IA, en cuanto surge un modelo de código abierto superior en el mercado, lo integramos, probamos y ponemos a disposición de tu empresa — sin dependencia de un proveedor específico. Tu empresa siempre utilizará la IA más inteligente del mercado, sin necesidad de reescribir una sola línea de código.

Los tokens son la «moneda» de la IA. Cada palabra leída o generada consume tokens. Si tu empresa cuenta con 100 empleados que utilizan IA para leer documentos extensos, analizar datos y generar informes, el volumen de tokens se dispara. Utilizar un modelo público para esto es como pagar un taxi para el viaje de un conductor de flota: es muy caro y no controlas la ruta. MDA LLM 2.1, con una arquitectura más eficiente (MoE · 3,3 mil millones de activos) y ejecutándose en un servidor dedicado (vLLM · FP8), realiza el mismo trabajo consumiendo mucha menos potencia de procesamiento. Economía de tokens = ahorros reales a final de mes y previsibilidad presupuestaria.