สิ่งที่ Delentia Labs พิสูจน์แล้ว — ในโค้ดที่ใช้งานได้ การทดสอบที่ผ่าน และ benchmark ที่มีเอกสาร
วิศวกรหนึ่งคน งบประมาณ infrastructure เป็นศูนย์ sprint bootstrap 30 วัน ผลลัพธ์: platform multi-LLM consensus พร้อม Constitutional AI enforcement สถาปัตยกรรม PDPA-native และ public repository CI ที่ครอบคลุมการทดสอบอัตโนมัติ 7,109 รายการ นี่คือข้อพิสูจน์ที่สำคัญที่สุดของ Delentia Labs — ระบบ AI ระดับองค์กรไม่จำเป็นต้องมีทีมหรืองบประมาณขนาดองค์กร
public repository CI ครอบคลุมการทดสอบอัตโนมัติ 7,109 รายการในชั้น unit, integration และ end-to-end โดยมี backend-validated coverage 66.7% และเป้าหมายสาธารณะ 100% จำนวนการทดสอบไม่ใช่ตัวชี้วัดความภาคภูมิใจ — มันคือความมุ่งมั่นขององค์กรต่อ evidence culture ที่มองเห็นและติดตามได้ตั้งแต่วันแรก
Projected GAIA benchmark: 84-89% (pending formal leaderboard validation) สถาปัตยกรรม HexaCore 7-model consensus ได้รับการออกแบบเพื่อเกินประสิทธิภาพ single-LLM ในงาน multi-step reasoning qualifier 'pending formal leaderboard validation' ไม่อาจละเลยได้ — เราไม่อ้างคะแนนที่ยังไม่ได้ส่งอย่างเป็นทางการ
Delentia Labs เริ่มต้นในกรุงเทพฯ ด้วยสถาปัตยกรรมที่ PDPA-compliance-first ชั้น Constitutional AI enforcement เดียวกันที่ตอบสนองข้อกำหนดของกฎระเบียบไทยสามารถย้ายไปใช้กับ GDPR (EU), CCPA (California) และกรอบความเป็นส่วนตัวของ APAC วิสัยทัศน์คือ specification การกำกับดูแล AI ที่ตรวจสอบได้ชุดเดียวที่ทำงานได้ทั่วทุกเขตอำนาจศาล
ทุกข้อเรียกร้องในหน้านี้มี benchmark ที่มีเอกสาร test suite และ specification สาธารณะรองรับ