SKYL4R
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Made in Italy. Runs everywhere.

Skylar è il nostro foundation model, costruito da zero. Skylar Web lo installa nella tua infrastruttura.

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Il tuo agente AI, sui tuoi server.

Scorri per vedere cosa fa Skylar ogni giorno, dentro Skylar Web.

  1. Chiedi ai tuoi documenti

    Allega un contratto, un regolamento, un manuale. Skylar risponde dal testo e cita il passo che ha usato, così chiunque può controllarlo.

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  2. Quando la risposta non c'è, lo dice

    Se il documento non contiene la risposta, Skylar te lo dice invece di inventarla. Così sai cosa manca.

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  3. Usa gli strumenti della tua azienda

    Con il function calling Skylar chiama gli strumenti che gli colleghi, come un sistema di ticket o un'anagrafica interna, e ti dice cosa ha fatto.

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  4. Confronta i modelli fianco a fianco

    In Skylar Web puoi fare la stessa domanda a due modelli, nascondere i nomi, votare la risposta migliore ed esportare il report. Scegli con le prove.

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    Confronto alla ciecaEsporta il report
    Modello A
    Modello B
    Meglio APariMeglio B

Cosa sa fare, da subito.

I nove esempi della home di Skylar Web. Gli ultimi tre chiamano strumenti dimostrativi con dati di prova: nella tua azienda Skylar chiama gli strumenti che gli colleghi.

  • Risponde dal tuo documento

    Un regolamento, un contratto, una mail: risponde dal testo e cita la fonte.

  • Sa dire «non c'è»

    Se la risposta non è nel documento lo dice, invece di inventarla.

  • Scrive email e testi

    Un sollecito cortese a un cliente, pronto da inviare.

  • Traduce it ⇄ en

    Un messaggio nell'altra lingua, con il tono giusto.

  • Estrae dati in JSON

    Nome, email e città da un testo libero, pronti per un'app.

  • Un frammento COBOL

    Somma una tabella di importi in un paragrafo che compila.

  • Controlla un ordine

    Chiama lo strumento giusto e risponde con corriere, tracking e data di arrivo.

  • Meteo e cambio insieme

    Due strumenti in una risposta; la data di domani la calcola da solo.

  • Fissa una riunione

    Compila titolo, data, ora, durata e invitati per l'agenda.

Perché Skylar, e non un'AI via API.

Molti prodotti AI mandano i tuoi documenti al modello di qualcun altro, nel cloud di qualcun altro. Noi abbiamo costruito tutto da zero, in casa, perché giri dove i tuoi dati già stanno.

SkylarAI via API
Dove giraSul tuo server, accanto ai tuoi sistemiNel cloud del fornitore
Documenti e conversazioniRestano sul tuo serverViaggiano verso il fornitore a ogni richiesta
Il modelloNostro, addestrato da zero, senza pesi di terziDi qualcun altro, a noleggio a token
Senza internetContinua a funzionareSmette di rispondere
Chi decideTu, con una startup italiana che costruisce i suoi modelliIl fornitore: modello, prezzi e condizioni
Quanto costaUn piano per team, con un budget di tokenUna bolletta a milioni di token che cresce con l'uso

Sovrano per costruzione.

Skylar Web è un solo container Docker su un server Linux dentro il tuo perimetro. Sta accanto al mainframe, non sopra.

Il tuo perimetro
Mainframe e sistemi legacy
Server di Skylar Web
Linux, Docker, CPU o GPU NVIDIA
Documenti e conversazioni
Portale SKYL4R
Login, verifica della licenza, conteggio dei token
Hugging Face
Pesi del modello, solo al primo avvio

Documenti e conversazioni restano sul tuo server. Verso il portale SKYL4R escono solo il login, la verifica della licenza e il conteggio dei token del piano: numeri, mai testi.

Accanto al mainframe

Si installa su un server Linux vicino ai tuoi sistemi. Sul mainframe non si installa niente.

CPU o GPU

Un'immagine Docker per CPU e una per GPU NVIDIA. Parti con l'hardware che hai.

Funziona anche senza rete

La licenza è un permesso firmato che si rinnova da solo: Skylar continua a lavorare quando la connessione cade.

Piani a misura di persone.

Si accede con l'account del portale clienti SKYL4R. Ogni piano ha un budget di token annuale e un tetto mensile.

fino a
3
persone
fino a
10
persone
fino a
50
persone

Prezzi su richiesta.

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Modelli che addestriamo noi, da zero.

Sotto Skylar non ci sono pesi di terzi. Dati, tokenizer, pre-training, post-training e valutazione li facciamo tutti in casa.

01Dati02Tokenizer03Pre-train04Post-train05Valutazione06Rilascio
01 / 06

Dati

Dati che raccogliamo, puliamo e curiamo noi. Più il modello legge, più impara.

Pre-addestrato su Leonardo

174,3 mlddi token di pre-training

Il nostro modello base da 990M è stato pre-addestrato da zero su Leonardo BOOSTER, ospitato dal CINECA in Italia, con risorse assegnate da EuroHPC JU.

We acknowledge EuroHPC JU for awarding the project ID EHPC-AIF-2026PG01-1492 access to resources on Leonardo BOOSTER hosted by CINECA, Italy.

Le EuroHPC AI Factories

Ogni modello deve battere il precedente

Ogni training si chiude con la stessa suite, modello nuovo contro il precedente, e poi con un confronto alla cieca.

  • COBOL che deve compilare
  • 877 domande con risposta solo dal documento
  • Rispetto delle istruzioni
  • Uso degli strumenti
  • Contesto lungo
  • Allucinazioni

COBOLEval: un modello da 980M davanti ai 7B

146 problemi, compilati ed eseguiti da GnuCOBOL, stesso harness per tutti i modelli. Skylar-980M-Cobol ha circa 7 volte meno parametri. È una research preview e uno specialista COBOL, non un chatbot generalista.

Compila
Skylar-980M-Cobol80,1%
StarCoder2-7B48,6%
CodeLlama-7B6,8%
Qwen2.5-Coder-7B6,2%
pass@1
Skylar-980M-Cobol7,5%
StarCoder2-7B0,0%
CodeLlama-7B0,7%
Qwen2.5-Coder-7B2,1%
Numeri dalla model card

I nostri modelli, pubblici e in addestramento.

Una parte della nostra ricerca è pubblica: i modelli su Hugging Face con licenza Apache 2.0 e il framework che li addestra su GitHub. I più nuovi escono con la loro model card.

Quelli che stiamo addestrando

Non ancora pubblici: ognuno esce con la sua model card.

  • Beta

    Skylar2-990M-Instruct

    La nuova architettura Skylar 2, addestrata sulle istruzioni per documenti e strumenti.

  • In sviluppo

    Skylar2-990M-Cobol

    Lo specialista COBOL su Skylar 2, per un agente che lavora su un mainframe.

Pubblici su Hugging Face

1.495 download dei nostri 7 modelli pubblici (Hugging Face, 4 novembre 2026).

Tutti i modelli su Hugging FaceIl framework su GitHub

L'abbiamo costruito a 1B. Ora lo portiamo a 32B.

SKYL4R è una startup italiana in fase iniziale. Tutto quello che c'è sotto Skylar è nostro: la filiera dei dati, il tokenizer, lo stack di training, l'architettura e il prodotto che le aziende installano. Abbiamo dimostrato tutta la catena a 1B. Scorri per vedere cosa serve alle taglie successive.

Siamo qui · 1B
1Bparametri
×1
calcolo, rispetto al nostro run da 1B
investimento necessario

Oggi: 1B

Tutta la filiera, dai dati a Skylar Web, costruita da noi e dimostrata su un modello da 1B. Siamo qui.

1B4B8B14B32B
Siamo quicon l'investimento →

Il moltiplicatore è il calcolo del nostro run da 1B: a parità di token per parametro, il calcolo cresce con il quadrato della taglia. Ogni taglia da qui in su esiste già nel nostro framework come ibrido Skylar 2.

Investi in SKYL4R
  • Calcolo per il pre-training assegnato da EuroHPC JU su Leonardo BOOSTER
  • 7 modelli aperti su Hugging Face, 1.495 download
  • Un modello da 980M davanti ai 7B su COBOLEval

Guarda Skylar sui tuoi documenti.

Scrivici: te lo mostriamo su documenti come i tuoi e ti diciamo cosa serve per farlo girare nella tua azienda.

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