Mirla es un modelo de decisión entrenado por nosotros. En una sola pasada clasifica, puntúa y ordena lo que le envíes, desde un catálogo de miles de productos hasta tus apuntes, y le dice a tu software cuándo actuar solo y cuándo preguntarte.
No es un wrapper de otro modelo. Mirla es nuestro modelo, entrenado por nosotros para decidir.
Esto es lo que pasa dentro de Mirla con cada movimiento: lo convierte en tokens, lo procesa con nuestro modelo, puntúa tus opciones y actúa solo si está segura.
Mirla convierte cada producto, ticket, documento o movimiento en una decisión con su probabilidad, y separa lo que puede ejecutarse solo de lo que necesita a una persona.
Tu tienda, tu CRM, tu bandeja de soporte, tus documentos, tu banco o una simple hoja de cálculo.
Un estado, una pregunta y tus opciones: tus categorías, tus reglas y tu umbral de confianza.
Una sola pasada del modelo devuelve una probabilidad por opción. Sin generar texto, sin formatos rotos.
Lo que supera el umbral se ejecuta solo. Lo dudoso te llega por Slack, email o la app, y cada corrección mejora el modelo.
Mirla parte de un backbone abierto y multimodal, y nosotros entrenamos la parte que decide: cabezas de decisión por dominio, calibradas con datos propios y corregida por personas reales.
Estado, pregunta y opciones. Texto, factura, recibo o audio.
Imagen y audio entran al mismo flujo de tokens.
Gemma 4 vía Jev-Omni, abierto bajo Apache 2.0.
Un logit por opción, entrenado con decisiones reales de cada dominio.
Softmax sobre tus opciones, calibrado. Sin generar texto.
Productos, tickets, documentos, notas y transacciones, con casos de respuesta conocida.
Un modelo grande etiqueta los casos difíciles; Mirla aprende a decidir igual, en milisegundos.
Entrenamos la cabeza de decisión sobre el backbone congelado, en nuestras propias GPUs.
Ajustamos la temperatura por taxonomía hasta que la confianza signifique algo.
Cada toque de un usuario vuelve como dato real y mejora la siguiente versión.
Si Mirla dice 80%, acierta 8 de cada 10 veces. Por eso puede actuar sola cuando está segura y preguntarte cuando no.
Mirla actúa sola cuando está segura y te pregunta cuando duda. Esa es toda la idea.
Mueve el umbral para ver cuándo Mirla actuaría sola y cuándo te preguntaría.
Mirla está en beta privada. Construimos nuestro propio modelo de decisión, entrenado para decidir y calibrado para que 80% de confianza signifique 80% de aciertos. Lo primero que abriremos al público:
"Térmico" encaja en ambas; sin marca ni contexto de uso en la descripción.
mirla-1-preview
Sé de los primeros en usar nuestras herramientas públicas. Sin tarjeta.
Mirla decide en una sola pasada lo que un LLM tarda segundos en escribir, y solo le pasa a un modelo grande lo que de verdad lo necesita. Estas demos muestran la diferencia.
Un LLM escribe cada respuesta palabra por palabra. Mirla evalúa todas las preguntas a la vez y devuelve valores tipados con su confianza.
48 productos, una pregunta de sí o no, los dos modelos en paralelo. Pasa el cursor o toca un producto para ver qué decidió cada uno.
Demo ilustrativa en el navegador: tiempos y costos simulados para mostrar el comportamiento esperado.
Cifras ilustrativas de modelos genéricos para explicar la arquitectura. Publicaremos mediciones reales de mirla-1 con cada versión.
Casos de la primera versión. Más casos llegarán en próximas versiones.