Yeco-PII v1.0 è un modello neurale da 278M di parametri che rileva e anonimizza i dati personali (PII) nei documenti aziendali — italiano nativo, certificato su 6 lingue europee, F1 medio 0,966, batte modelli 5,4× più grandi. Trial API per le enterprise; licenza una tantum, consegna on-prem.
Yeco-PII v1.0 è un modello neurale proprietario di detection e anonimizzazione dei dati personali per le aziende che trattano documenti sensibili: provider hosting, organizzazioni sanitarie e banche. Comprende i dati personali dal contesto — inclusi nomi mai visti durante l'addestramento — senza regex, regole manuali o formule di validazione. Sugli stessi benchmark indipendenti (Ai4Privacy) batte il Privacy Filter di OpenAI su tutte le 6 lingue europee con un F1 medio di 0,966 contro 0,769, usando 5,4× meno parametri (278M contro 1,5B).
Gli anonimizzatori legacy catturano solo ciò che una formula può validare: IBAN via mod-97, carte via Luhn. Nomi, indirizzi, organizzazioni e date non hanno un checksum — è lì che i concorrenti perdono 20-30 punti F1. Yeco-PII è 100% neurale: legge il contesto ("Sig.", "nato a") e rileva entità mai viste. Separa perfino una data di nascita (da censurare) da una data di riferimento normativo (da mantenere) con tag dedicati.
L'italiano non è un ripensamento da traduzione: è la lingua in cui Yeco-PII è nato, con le entità specifiche italiane che nessun modello generico vede — codice fiscale, partita IVA, dati catastali. Certificato su IT, EN, FR, DE, ES e NL, con 24 tipi di dati protetti: nomi, codici fiscali, partite IVA, IBAN, carte di credito, email, telefoni, date di nascita, indirizzi, CAP, province, organizzazioni, importi, riferimenti documento, targhe e altro.
278M di parametri in 1,1 GB, formato HuggingFace standard che si inserisce in qualsiasi pipeline. ~3.700 caratteri/secondo su CPU — un documento di 100 pagine in circa un minuto, senza GPU. ~1 GB di RAM a regime: gira su dispositivi edge, VM e istanze CPU standard. Definisci le politiche di censura in JSON o linguaggio naturale, applicate istantaneamente.
Invia un documento all'API (o esegui il modello sulla tua infrastruttura). Yeco-PII restituisce ogni entità PII con tipo, posizione e una sostituzione anonimizzata suggerita, secondo la tua policy: masking, pseudonimizzazione o sostituzione che preserva il formato. Le politiche si definiscono in JSON o linguaggio naturale naturale e si applicano all'istante — nessun riaddestramento, nessuna regola da mantenere. Poiché la detection è contestuale, la precisione resta alta sui documenti reali, non solo sulle righe di benchmark.
Provider hosting che anonimizzano i dati clienti in ticket e fatture. Organizzazioni sanitarie che de-identificano le cartelle per l'analisi. Banche e fintech che vagliano i documenti per la conformità GDPR. Enterprise che devono anonimizzare i dati prima di inviarli a LLM di terze parti — DeskNexo stesso usa Yeco-PII per proteggere i dati dei ticket. Se il tuo settore tratta la privacy come un requisito, non come una feature, Yeco-PII è costruito per te.
Il Privacy Filter di OpenAI porta 1,5B di parametri — 5,4× i nostri — e richiede il triplo della memoria, ma perde su ogni lingua europea: F1 0,966 contro 0,769 in media (benchmark Ai4Privacy, annotazioni indipendenti, stesso set di test per ogni modello, scarti di 20-38 punti per lingua). Gli strumenti regex e checksum catturano solo le entità validabili via formula e mancando le categorie dove vive il rischio reale. Yeco-PII inoltre si licenzia con pagamento una tantum e gira sulla tua infrastruttura: nessun costo API a richiesta, nessun dato che esce dal tuo perimetro.
Le enterprise possono iniziare a testare oggi tramite la nostra API, valutando il modello sui propri documenti reali prima di impegnarsi. Quando sarà pronto, Yeco-PII si licenzia con pagamento una tantum e viene consegnato in formato HuggingFace standard per l'integrazione diretta nella tua pipeline — in esecuzione sulla tua infrastruttura, senza costi ricorrenti. Le API pubbliche per sviluppatori individuali e team più piccoli arrivano in modo progressivo. La documentazione tecnica completa è riservata ai clienti con licenza.
DeskNexo è un agente AI che legge, diagnostica e risolve i ticket WHMCS degli hosting provider in meno di 30 secondi — con integrazione nativa a WHMCS, Proxmox e VirtFusion. Ogni risposta è verificata da un secondo modello AI prima di arrivare al cliente. 20K utenti attivi sulla piattaforma sottostante.
EnderDevelopment è la piattaforma AI che trasforma richieste in linguaggio naturale in plugin Minecraft (Spigot/Paper) pronti per la produzione, script FiveM, bot Discord e configurazioni server. 20K utenti attivi, 80K prompt generati, crescita 100% organica — e il campo di addestramento reale di Ender-1.
Yeco LLM Series è la famiglia di modelli AI italiani proprietari di YecoAI: Yeco-PII v1.0 (278M, privacy), Ender-1 (3B, gaming, beta) e Yeco Flash Mini-IT v1 (118M, addestrato con meno di €15). Sovrani, efficienti, compliance-ready — questa pagina si aggiorna man mano che la serie cresce.
118M parametri, addestrato con meno di €15, ~200 tok/s su una CPU consumer. Yeco Flash Mini-IT è la nostra proof of concept che la sovranità batte la scala.
Ender-1 è il nostro modello proprietario da 3B addestrato sui dati di EnderDevelopment (utenti free, nel rispetto delle policy). In beta: rollout graduale iniziato in modalità shadow.
Modello neurale da 278M parametri per detection e anonimizzazione di PII. Italiano nativo, 6 lingue europee, F1 medio 0,966.
YecoAI pubblica la sua posizione sull'EU AI Act: piena conformità agli obblighi di trasparenza, con preoccupazioni tecniche sui requisiti di valutazione ad alto rischio.
YecoAI raggiunge le finali del DigithON 2026 — un riconoscimento per la sua ricerca AI applicata e il portafoglio di prodotti.
YECOAI di Marco Nasi ha ottenuto un contributo in conto interessi non rimborsabile di €18.200 nell'ambito del programma ACN promosso da Invitalia.