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智能强大·模型先进·推理极致

模型会不断换代,而企业的记忆、技能、治理和成本结构必须长期稳定。从先进智能体、极致模型推理到 GPU 算力,Firmior AI 将完整技术栈部署在企业自己的边界之内。

Firmior AI 企业私有化智能体平台:智能体应用、GPU 服务器与企业终端协同部署示意图

三重主权,构建企业自主掌控的智能体系

模型可更新 · 智能可沉淀 · Token 可自产

01"明年模型换代了怎么办?"

模型主权

接入前沿模型,自由切换与升级,不绑定任何单一技术路线。模型是可替换的部件,不是平台本身。

02"我们积累的智能归谁?"

记忆主权

数据、记忆、技能与工作流沉淀在企业边界之内的 Firmior OS 中,归企业所有,越用越智能。

03"用量和成本会被卡脖子吗?"

Token 主权

在自有算力上自产 Token,不受外部平台用量与定价约束,成本结构由企业自主掌控。

三层统一架构

应用、操作系统与智能基座协同演进——一个架构承载企业全部智能体。其核心 Agent Harness 为生产环境而构建:任务规划、工具调用、记忆管理、多智能体协同与长任务可靠性,每一项能力都在真实的研发、办公与专业场景中持续进化。

LAYER 03

应用层

面向企业核心工作的智能体产品

FirmiorCodeFirmiorWorkFirmiorExpert
LAYER 02

Firmior OS

企业智能与治理底座——记忆、技能与治理在此沉淀为长期资产

企业记忆知识与技能工作流模型路由身份与权限治理与审计可观测性
LAYER 01

智能基座

从模型推理到专属算力的一体化基座

推理引擎KV 缓存优化资源调度GPU 服务器私有云物理隔离环境推理 SoC

兼容主流模型与多元算力

凭借深度的推理优化与硬件协同能力,Firmior AI 支持部署主流 SOTA 模型,并可根据任务类型、安全要求与既有基础设施进行统一路由与持续推理优化,不绑定任何单一模型。

MODEL ECOSYSTEM

主流 SOTA 大模型

私有化部署主流模型,统一评测、智能路由、持续优化推理,模型能力由企业自主掌控。

QwenDeepSeekKimiGLMMiniMax···
COMPUTE ECOSYSTEM

多元算力资源

兼容 NVIDIA 及主流国产算力平台,支持企业多元算力灵活部署。

NVIDIA昇腾沐曦昆仑芯···

从核心需求到规模化应用

Firmior AI 以推理效率为核心重构企业 GPU 服务器:FEAS 将生产级智能体、Firmior OS、模型层与 GPU 服务器协同整合为一体化系统——一次部署,跨场景复用,持续提升推理性能与成本效率。

先进智能体

编程 · 办公 · 数字员工

安全治理 · 智能沉淀

数据安全 · 权限审计 · 记忆沉淀

Token 自由 · 极高性价比

低成本推理 · 弹性扩展

Code + DevOps

软件开发智能体

  • 跨文件代码感知与重构
  • 自动化测试与缺陷修复
  • 代码审查与质量门禁

Work + Expert

通用办公 / 生产力智能体

  • 自主任务规划与执行
  • 企业文档深度研究
  • 数据分析与可视化
  • 多模态处理
Firmior OS · 智能中枢
SOTA Model → Firmior Model
GPU Server

安全私有化 · 弹性算力

Inference SoC

专用算力 · 极致性价比

Firmior Enterprise Agentic Servers (FEAS)

部门 / 小型企业

即开即用 · 单点切入

中型企业

多部门 · 跨场景复用

大型政企

全域规模化部署

深谙每一代模型,释放每一分智能

Firmior AI 不做基座模型,而是专注于深度掌握模型:持续评测全球前沿模型,理解其能力边界与失效模式,为每类任务匹配合适的模型。企业的记忆、技能与工作流沉淀在 Firmior OS 层,而非模型层——模型可替换,企业智能持续沉淀。

企业能力 · 持续复利 ↗ 记忆 + 技能 + 工作流 + 评测 + FIRMIOR OS — 企业记忆 · 技能 · 评测 · 工作流沉淀于此 跨模型持续保留 上一代模型 已退役 当前 SOTA 模型 服务中 下一代模型 随时接入
模型层在不断换代(可替换的部件),而企业的记忆、技能、评测与工作流沉淀在 Firmior OS 层,因此企业智能曲线会持续上升,不随模型更换而清零。

数据永远不出企业边界

一次智能体任务的完整链路——请求、检索、推理、执行、审计——全部发生在企业安全边界之内;身份、权限、沙箱隔离、全链路审计与策略管控贯穿模型、智能体与数据层。唯一的跨界通道是单向、受控、经审批的模型更新。安全不是附加功能,而是架构原则。

企业安全边界 数据中心 · 私有云 · 隔离环境 工程师 / 员工 统一身份与权限 Firmior AI Agents Code · Work · Expert 企业记忆 · 知识 Firmior OS 模型推理 FEAS · 企业自有 GPU 业务系统 API · MCP · 授权范围内 1 请求 2 检索 3 推理 4 执行 审计与日志 · 全链路可追溯 5 审计 互联网 / 外部平台 外部 SaaS AI 平台 公有云模型 API 任务数据 · 代码 · 知识 锁定于边界之内 · 零出境 受控 通道 模型权重更新 单向 · 受控 · 经审批

Token 经济学:更低的 TCO 来自工程,而不是补贴

从 GPU 服务器到智能体应用,每一层都有可优化的成本杠杆:算子与显存管理、KV Cache、量化与蒸馏、投机解码、批处理与高并发调度。全栈协同优化让这些成本杠杆能够统一调节,而不是分散在不同供应商手中——持续提升同等硬件下的吞吐效率,这是高性价比的工程基础。

TCO 优化贯穿全链路 GPU 服务器 FEAS Firmior 推理引擎 自研推理优化 资源调度 Firmior OS 企业自产 Token Token 主权 智能体应用 Code · Work · Expert 成本杠杆:硬件选型 利用率 · 软硬协同 成本杠杆:KV Cache 并行策略 · 吞吐优化 成本杠杆:峰谷调度 批处理 · 多任务复用 成本杠杆:用量自主 不受外部配额与定价约束 收益:规模化使用 越用越划算
全栈协同优化让硬件利用率、推理吞吐、资源调度与用量管理等成本杠杆能够统一调节,让智能体的规模化使用减少成本约束。我们不用未经验证的倍数做承诺,欢迎在您的真实环境中实测。

与我们的架构师,聊聊您的真实环境

欢迎带着您的安全要求、现有系统与算力现状与我们交流。我们的架构师将围绕您的真实环境,深入探讨架构设计与数据流方案。