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オープンモデルと再現実装
44 件
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こんなときに役立ちます: オープンモデルでの再現
10open-alternative-jev
Hugging Face と vLLM 上で、あらゆるオープンウェイトのモデルから 1 回の順伝播で型付きかつ較正された判断を得ます。
OpenJev by razorback16
vLLM を通じた DiffusionGemma 26B 上の Jev 互換の判断サーバーで、画像にも対応し、[Codiv](https://codiv.ai) で無料ホストされています。
local-jev
System One のエンドポイントとワイヤ互換のオフラインサーバーで、公式 SDK で確認済みです。JevBench の公開項目で 80.5 パーセント、ホスト版 API の公表値 86.6 パーセントに対する結果と報告しています。
Rizzo Flow
System One の考え方をローカル優先で実装したものです。非構造の状態を入力し、トークンを一切生成せずに確率つきの型付き判断を返します。
Valen
Qwen3.5 ベースのマルチモーダル判定モデル。テキストに加えて画像や動画に照らして候補を採点します。学習コードとオープンウェイト付き。
OneJev
Open multimodal System One model, 0.8B to 27B, for screenshots, photos, video and text.
WaterSheep
Open-weight ModernBERT-base fine-tune that answers Noul, Choice, Score, and multi-label questions with a probability per option, serves `/v1/systemone` for the official Python SDK, and runs in the browser through ONNX; independent replica, not TypeSafe weights.
こんなときに役立ちます: プレイグラウンドとデモ
7
simple-jev
あらゆる Hugging Face モデルから次トークンのロジットを読んで choice、rubric、support の質問に答え、キー不要の公開デモ API を備えます。
openjev by daseinlabs
MLX を使った Gemma 3 4B で一度 prefill し、パディングした 1 パスですべての選択肢を採点し、デモではターミナルから Doom をプレイします。
PlayJev
微調整した Qwen3.5-0.8B でフレームだけを見て十種類のブラウザゲームを遊びます。一手ごとに一回の順伝播で、重みは公開、ブラウザデモ付きです。
djev
DiffusionGemma 上で `/v1/systemone` を提供し、シード付きで固定したキャンバスから型付きの答えとテキスト範囲を読み取ります。生成は行いません。
こんなときに役立ちます: ベンチマークと評価
6Verdict-open-jev
ModernBERT 上の非自己回帰な判断エンジンで、較正された不確実性とブラウザ内の WebGPU プレイグラウンドを備えます。
jev-on-a-laptop
ノート PC 上の素の 1.5B から 8B のモデルで Jev 風の判断を検証した研究で、Hugging Face のデモが付いています。
JevForge
監査可能なデータ構築、Qwen3.5-0.8B の学習、固定した Mind2Web と OOD の評価、ローカルでの提供、予備的な RLCD ベースラインまでを含むエンドツーエンドのスタックです。
metask-jev
Qwen3.5 をベースにしたオープンウェイトの型付き決定モデルで、1 回の順伝播で選択肢ごとの較正済み確率を出します。JevBench で 80.1 パーセント、Jev 1.13 の 75.3 に対する結果と報告しています。
こんなときに役立ちます: 分類と抽出
5AnyJev
任意のオープンな Hugging Face モデルを、vLLM で提供される校正済みの判定エンドポイントに変えます。最初の 2 段階ではファインチューニング不要。
こんなときに役立ちます: SDK とクライアントライブラリ
5
kev
Qwen2.5-0.5B 上の LoRA アダプタと読み出しヘッドで、多数の型付き質問に 1 回の prefill で答え、MacBook で 2 時間未満で学習でき、ホールドアウトの ECE は 0.065、TypeSafe のワイヤ形式を話します。
jeff by logan-markewich
400M の GLiFormer 上でセルフホストする System One API で、Jev に劣る部分を示すベンチマークが付いています。
Jev-Compatible
既存の SGLang や vLLM のデプロイを、候補トークンのスコアリングによって Jev 互換の決定サービスに変えるゲートウェイです。学習もモデルの変更も不要です。
AgentJev
Qwen3-0.6B ベースの判定モデルで、トークンをデコードせずに答えます。公開 Typed Decisions ベンチマークで top-1 79.25% と報告。
こんなときに役立ちます: モデルルーティング
3こんなときに役立ちます: 出力の検証
3openJev-verdict-2.0
WebGPU のブラウザランタイムを備えた 151M の非自己回帰の決定エンジンで、自前のベンチマークで top-1 77.1 パーセント、較正誤差 1.44 パーセントと報告しています。
こんなときに役立ちます: ツール呼び出しのゲート
3
openvons
有限の選択肢集合に対し、execute、confirm、reject に分けた確率で答えるオープンな判断レイヤーです。TypeSafe の重みではなく、独立した再実装です。
ollaya
Laya、kev、JevK5 などのオープンな判定モデルを取得し、TypeSafe 互換のローカルエンドポイントで提供します。Ollama が LLM を提供するのと同じ要領です。
そのほか
2openjev-sglang
SGLang 上の Jev 互換 API エンドポイントで、prefill のみです。
Parallel constrained decoding
Qwen2.5-1B 上で RLCD 風の並列デコーディングを実演する Hugging Face Space です。