Un modelo de frontera entrenado para México.
Na'at fue entrenado sobre corpus mexicano, regulación nacional y razonamiento sectorial — no sobre internet traducido. Para casos de uso en derecho, gobierno, logística o finanzas, la diferencia entre un modelo global y uno especializado es la diferencia entre una respuesta plausible y una respuesta correcta.
El sesgo WEIRD: el 85% del mundo no está representado en la IA global.
r = −0.70
Correlación sesgo–distancia cultural
Atari et al., Harvard 2023
≈15%
Humanidad representada como WEIRD
Ciencia del comportamiento
65
Países comparados en el estudio
94,278 personas encuestadas
En 2023, investigadores de Harvard (Atari, Xue, Park, Blasi & Henrich) compararon las respuestas de GPT con datos de 94,278 personas en 65 países. Encontraron una correlación de r = −0.70 entre la distancia cultural de un país respecto a Estados Unidos y la capacidad del modelo para representar a sus habitantes.
WEIRD — Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic — describe a las sociedades que producen la mayoría del contenido con el que se entrenan los modelos de IA. Representan alrededor del 15% de la humanidad.
México —con marcos jurídicos de derecho civil codificado, formas de organización social más colectivistas y un sistema regulatorio completamente propio— queda sistemáticamente sub-representado en modelos entrenados predominantemente con datos anglosajones.
El resultado es práctico: un modelo global que revisa un contrato mexicano puede aplicar lógica del Common Law.
Na'at fue construido para cerrar esa brecha.
Leer la investigación sobre el sesgo WEIRDCinco variantes. Un modelo por escala, contexto y caso de uso.
Desde despliegue edge en dispositivos hasta el modelo frontera en SaaS cloud — la familia Na'at se adapta a la capacidad que cada workload necesita.
Na'at Ligero
0.8B
- Contexto
- 32K tokens
- Modalidad
- Texto
- Despliegue
- On-premise · Borde · Móvil
Caso de uso
Dispositivos con recursos limitados, procesamiento sin conexión
Na'at Compacto
2B
- Contexto
- 64K tokens
- Modalidad
- Texto
- Despliegue
- On-premise · Borde
Caso de uso
Servidores internos, tareas de clasificación y extracción
Na'at Estándar
4B
- Contexto
- 128K tokens
- Modalidad
- Texto
- Despliegue
- SaaS · On-premise
Caso de uso
Uso general en Lattice Platform, agentes conversacionales
Na'at Avanzado
9B
- Contexto
- 128K tokens
- Modalidad
- Texto · Imagen · Documentos
- Despliegue
- SaaS · On-premise
Caso de uso
Análisis documental multimodal, razonamiento complejo
Na'at Completo
1T (MoE · 32B activos)
- Contexto
- 256K tokens
- Modalidad
- Texto · Imagen · Documentos
- Despliegue
- SaaS cloud
Caso de uso
Máxima capacidad de razonamiento y contexto extendido
★ Modelos principales en el SaaS cloud. Las variantes 0.8B y 2B están disponibles para despliegue on-premise y edge.
Entrenado para el contexto que
los modelos globales ignoran.
Na'at no es un LLM genérico adaptado al español. Es un modelo fundacional construido desde cero con los datos, la cultura y el marco normativo de México y LATAM.
01 · Na'at
Español mexicano nativo
Entrenado directamente en el español de México — no traducido del inglés ni adaptado del español neutro. Entiende modismos, variaciones regionales, terminología legal y técnica local.
02 · Na'at
Normativa local profunda
El corpus incluye Código Civil Federal, Código de Comercio, Ley de Amparo, jurisprudencia SCJN, normativa SAT, disposiciones CNBV, DOF, legislación estatal y regulación sectorial de México y LATAM.
03 · Na'at
Soberanía de datos
Los pesos del modelo están disponibles en Hugging Face con licencia open source bajo atribución obligatoria. Sin dependencia de ningún proveedor extranjero para su uso.
04 · Na'at
Gobernanza comunitaria
Las decisiones sobre el modelo son de la comunidad, no de una empresa. Marco de gobernanza con universidades, investigadores e instituciones — documentado en Gobernanza y Constitución del Modelo.
05 · Na'at
Lenguas originarias
Entrenamiento inicial con náhuatl y maya, con hoja de ruta para ampliar cobertura a más lenguas indígenas de México.
06 · Na'at
Razonamiento multi-paso
Cadenas de pensamiento complejas, análisis documental profundo y multimodalidad nativa (texto, imágenes y documentos) en Na'at Avanzado y Completo.
El motor base sobre el que se construye todo el ecosistema.
Cuando un agente Séeb enfrenta una tarea que excede su especialización, el orquestador puede escalar a Na'at Full para mayor profundidad de razonamiento.
Lattice Na'at
Modelo maestro · 1TModelo fundacional entrenado en corpus mexicano completo.
Lattice Séeb
SLMs por vertical · 4B–9BDestilados desde Na'at con precisión industrial por sector.
Lattice Agents
Motor agénticoOrquestan Séeb y escalan a Na'at Full cuando se requiere profundidad.
Lattice Platform
WorkspaceInterfaz conversacional, canales, RAG, Flows y gestión enterprise.
La ruta hacia un modelo de frontera propio.
La meta 2030 posiciona a Sintérgica como la única empresa de LATAM con una ruta técnica concreta hacia un modelo frontera competitivo globalmente y especializado en el contexto latinoamericano.
2026
ActualFase 01
Lattice Na'at v1.0
Modelo fundacional basado en arquitecturas abiertas de última generación, especializado en corpus mexicano. Producción activa.
2027
Fase 02
Entrenamiento parcial desde cero
Primera capa de modelos Séeb entrenados desde cero por Sintérgica con corpus curado directamente junto a academia y cámaras empresariales.
2028–2029
Fase 03
Modelo propio en pre-entrenamiento
Inicio del pre-entrenamiento from-scratch de Na'at v2 con infraestructura dedicada y corpus ampliado con lenguas originarias.
2030
Fase 04
Modelo frontera latinoamericano
Modelo de frontera propio, competitivo globalmente y especializado en el contexto normativo y cultural de LATAM.
Tres formas de usar Na'at hoy.
Open source · descarga directa
Los pesos del modelo están publicados en Hugging Face / sintergica-ai. Uso comercial y académico permitido con atribución obligatoria: "Potenciado por Lattice de Sintérgica AI".
Ver en Hugging FaceEn Lattice Platform SaaS
Na'at 4B y 9B incluidos en todos los planes. Na'at Full disponible en todos los planes (limitado a 5,000 CL/mes en Starter).
Ver planesColaboración con Sintérgica Labs
Na'at es un proyecto vivo. El ecosistema de investigación que lo mejora está en Sintérgica Labs — abierto a universidades, investigadores y donantes.
Conocer LabsPreguntas frecuentes
Construyamos el cerebro digital de México, juntos.
Si tu organización, universidad o institución quiere contribuir al corpus, a la evaluación o al gobierno del modelo, hablemos. Na'at es un proyecto vivo y abierto.