S
Stitex
Кейс

Кейс: как мы сами используем то, что продаём

Показывать чужие данные мы не имеем права, поэтому показываем свои. Всё, что мы продаём, работает у нас в проде каждый день — на том же железе и по тем же принципам, которые мы предлагаем заказчику. Ниже — цифры, снятые с рабочих систем 26 августа 2026 года.

26 августа 20266 мин чтенияStitex Technologies
Почему кейс про себя, а не про клиента
У большинства заказчиков в договоре запрет на публикацию, а выдуманные кейсы с логотипами «крупного банка» проверяются одним звонком. Свой прод — единственное, что мы можем показать в деталях и подтвердить в живом разговоре: цифры ниже воспроизводимы, систему можно посмотреть на демонстрации.

Локальная модель на своём железе

Основной наш инструмент — языковая модель на 27 миллиардов параметров, работающая на собственной видеокарте с 32 ГБ памяти. Она обслуживает внутренние сервисы круглосуточно: разбор документов, суммаризацию звонков, генерацию текстов, помощь в разработке. Контекст — 128 тысяч токенов, то есть модель держит в памяти документ на сотню страниц целиком.

Практический вывод, который мы вынесли и который повторяем заказчикам: одной видеокарты потребительского класса хватает, чтобы закрыть работу небольшой компании. Разговоры про «нужен кластер» начинаются там, где счёт пользователей идёт на сотни.

Телефония: 2254 звонка через локальную расшифровку

С марта по август 2026 через нашу систему прошло 2254 звонка. Каждый расшифровывается локальной моделью распознавания речи с разделением по говорящим, затем локальная языковая модель делает выжимку: о чём говорили, что обещали, требуется ли реакция. Записи и расшифровки — персональные данные, поэтому они шифруются в базе, а срок хранения ограничен регламентом.

Что это доказывает
Расшифровка и анализ звонков полностью выполнимы без единого обращения к внешнему API. Это ровно та схема, которую мы предлагаем компаниям, где записи разговоров нельзя отдавать наружу.

Антифрод: 60% трафика оказались ботами

Наша система защиты стоит на пяти сайтах, включая наши собственные. Обработано событий и вынесено вердиктов:

ПоказательЗначение
Обработано событий108 789
Классифицировано как боты65 853
Доля ботового трафика60%
Сайтов под защитой5

Шесть событий из десяти — автоматика, а не люди. Мы приводим эту цифру не как «средний показатель по рынку»: это наши сайты и наш трафик, и в вашей нише доля будет другой. Но порядок величины объясняет, почему рекламные бюджеты утекают незаметно — подробнее в статье что такое клик-фрод.

Мониторинг: 58 узлов и один канал алёртов

За инфраструктурой следит собственный сторож: 58 узлов — сервисы, диски, видеопамять, очереди, сертификаты, свежесть резервных копий. Проверки не ограничиваются «процесс жив»: например, к языковой модели периодически идёт синтетический запрос, потому что процесс может работать, а отвечать перестать.

  • Резервные копии проверяются восстановлением, а не фактом создания файла,
  • Алёрты идут в один канал — иначе их перестают читать,
  • Каждая авария заканчивается разбором причины, а не перезапуском сервиса.

Что из этого следует для вас

Мы не продаём того, чего не проверили на себе. Если предлагаем поставить модель в ваш контур — значит, сами живём без внешних API. Если говорим, что боты съедают заметную долю трафика — значит, видим это на своих счётчиках. Любую цифру с этой страницы мы готовы разобрать на демонстрации и показать, откуда она берётся.

Как устроен сервер под такую задачу и сколько он стоит — на странице локального AI-сервера, а как считать окупаемость — в статье как внедрить нейросеть в бизнес.

Посчитаем то же самое для вас

Разберём вашу задачу и покажем, что из этого имеет смысл в вашем случае, а что нет. Бесплатно и без обязательств.