लोकल और ऑफ़लाइन मॉडल

पहले से प्रशिक्षित मॉडल और फ़ाइन-ट्यूनिंग साझा टेक्स्ट पर हाँ/नहीं, बहुविकल्पीय और रेटिंग प्रश्नों को संभालते हैं। API, TypeSafe System One का पालन करता है, इसलिए TypeSafe Python SDK स्थानीय Kev सर्वर से जुड़ सकता है।

Android सहायक एक्सेसिबिलिटी और स्थानीय OCR से दिखाई देती बातचीत पढ़कर ओवरले में विश्लेषण और सुझाव दिखाता है। Jev मंशा और उत्तर विकल्प पर निर्णय देता है; जनरेटिव मॉडल तीन उत्तर लिखता है और Jev उन्हें क्रम देता है।

खोज योग्य मेमोरी समर्थित एजेंटों में पुराने निर्णय, डीबगिंग संदर्भ और फ़ीचर इतिहास लौटाती है; Markdown मूल स्रोत रहता है। वैकल्पिक Jev रैंकिंग दूरस्थ TypeSafe API से परिणामों का क्रम बदलती है, बिना स्थानीय रैंकिंग मॉडल डाउनलोड किए।

मॉडल स्थिति और उम्मीदवारों से विकल्प, बूलियन और क्रमबद्ध स्कोर प्रश्नों के उत्तर देता है, बिना उत्तर टोकन डिकोड किए। NanoJev, Jev से प्रेरित अलग स्थानीय मॉडल है; रिकॉर्डिंग समान गेम इंटरफ़ेस पर Jev और बिना ट्यून किए Qwen की तुलना करती हैं।

टेक्स्ट या संरचित स्थिति और हाँ/नहीं का प्रश्न दें; jevos 'हाँ' की संभावना लौटाता है। सर्वर Jev का Noul प्रारूप अपनाता है, जिससे मौजूदा क्लाइंट अलग स्वयं होस्ट किए मॉडल से जुड़ सकते हैं।

decider स्थिति और निर्धारित उत्तर-प्रकार वाले प्रश्नों से एक फॉरवर्ड पास में Choice, Score और Noul की संभावनाएँ देता है। यह Qwen पर आधारित स्वतंत्र Jev-जैसा मॉडल परिवार है; प्रशिक्षण डेटा Jev से डिस्टिल नहीं किया गया। Python Decider इंटरफ़ेस इस्तेमाल करें या TypeSafe SDK को संगत स्थानीय HTTP एंडपॉइंट से जोड़ें।

ollaya नाम से खुले निर्णय मॉडल डाउनलोड करता है और स्थानीय सेवा से निर्धारित उत्तर-प्रकार वाले प्रश्नों के उत्तर देता है। स्वतंत्र परियोजना के तौर पर यह मौजूदा Jev क्लाइंट के लिए TypeSafe-संगत एंडपॉइंट देता है। CLI, डेस्कटॉप ऐप या MCP सर्वर इस्तेमाल करें; Modelfile में दोबारा उपयोग होने वाले प्रश्न रख सकते हैं।

awesome-jev-by-typesafe स्रोतों सहित Jev उपयोग, प्रॉम्प्ट, पैटर्न और शुरुआती कोड का स्वतंत्र सामुदायिक संग्रह है। यह वर्गीकरण, रूटिंग और जाँच के लिए Choice, Score, Noul समझाता है; नियंत्रण प्रवाह कोड में रहता है। Python और TypeScript उदाहरण देखें; ऑफलाइन नीति परीक्षण बिना कुंजी चलते हैं, वास्तविक कॉल के लिए TYPESAFE_API_KEY चाहिए।

LocalJev निर्धारित संरचना वाले अनुरोधों को DiffusionGemma वर्गीकरण प्रॉम्प्ट में बदलकर उत्पन्न संभावनाओं की जाँच करता है। इसकी Bun सेवा सामान्य OpenAI-संगत चैट बैकएंड से Jev के प्रारूप में उत्तर देती है। Bun और oMLX सर्वर के साथ चलाएँ, फिर TypeSafe SDK क्लाइंट को स्थानीय API पर भेजें।

hippo-memory SQLite में एजेंट की यादें रखता है, स्रोत दर्ज करता है और प्रतिक्रिया से गलत यादें दबाता है। वैकल्पिक Jev पुनःक्रमण सुविधा मिली यादों को क्रम देती है और डिफ़ॉल्ट रूप से बंद है। एजेंट CLI या MCP से यादें सहेज और खोज सकते हैं, कई कोडिंग टूल में साझा करके।

Rizzo Flow खुले मॉडल स्थानीय रूप से चलाकर Jev-संगत HTTP इंटरफ़ेस से विकल्प, संभावनाएँ, पैमाने के स्कोर और संख्याएँ देता है। स्वतंत्र परियोजना Jev का इंटरफ़ेस पैटर्न अपनाती है, उसकी निजी संरचना या प्रशिक्षण नहीं। llama.cpp से मॉडल चलाएँ और TypeSafe-संगत ऐप को स्थानीय एंडपॉइंट पर भेजें।

Von एक फॉरवर्ड पास में स्वतंत्र प्रश्न जाँचकर वर्गीकरण, हाँ/नहीं और क्रमबद्ध स्कोर देता है। यह TypeSafe-संगत API वाला अलग System One मॉडल है, जो प्रक्रिया के भीतर या HTTP से चलता है। Python या TypeScript SDK इस्तेमाल करें, या von serve से स्थानीय मॉडल सेवा चलाएँ।

Shapeshift लिखे पाठ को कार्यक्रम, सूची, टाइमर, बिल बाँटने और अन्य कामों के खास इंटरफ़ेस में बदलता है। वैकल्पिक Jev इरादा और संकेत पहचानता है; तारीख और गणित कोड सँभालता है। डिफ़ॉल्ट वर्गीकरण ऑफलाइन कीवर्ड से होता है। Bun ऐप में लिखें, कार्ड चुनें और सहेजें; सर्वर की TypeSafe कुंजी Jev चालू करती है।

TipTour macOS मेन्यू बार सहायक है, जिसमें Jev पाठ-आधारित काम और अलग Gemini आवाज़ मोड है। Jev स्थानीय रूप से मिले कंट्रोल चुनता है; TipTour क्लिक करता और जाँचता है। स्क्रीनशॉट स्थानीय रहते हैं। मोड चुनें, उसकी API कुंजी दें और अनुमतियाँ दें; बिल्ड के लिए macOS 14.2+ और Xcode चाहिए।

JevChat-Windows स्थानीय OCR से WeChat और KakaoTalk बातचीत पढ़कर चैट विंडो के पास उत्तर सुझाता है। Jev इरादा और तनाव जाँचकर तीन उम्मीदवार क्रम देता है; अलग भाषा मॉडल उत्तर लिखता है। Windows 10 1903+ या Windows 11 पर निर्णय और लेखन प्रदाताओं की अलग कुंजियाँ सेट करें।

Jev Review Git बदलाव या पूरा कोड जाँचकर शुद्धता, सुरक्षा, विश्वसनीयता, संगतता और टेस्ट कवरेज देखता है। Jev साक्ष्य चुनता, समस्या का तरीका वर्गीकृत करता और गंभीरता आँकता है; शर्त पूरी होने पर Choice से समीक्षक भी चुनता है। कोड सीमाएँ और प्रक्रिया की नीति लागू करता है। Node.js 24+, Git और TypeSafe कुंजी से JSON रिपोर्ट बनाएँ या सहेजी समीक्षा स्थानीय रूप से देखें।

यह पैकेज ONNX Runtime से Convai Innovations का Laya मॉडल चलाता है और Node.js तथा TypeScript में निर्धारित प्रकार के वर्गीकरण और अंक देता है। Node.js 20 या नए संस्करण पर @receptron/laya स्थापित करें, Laya लोड करें और systemOne को स्थिति तथा प्रश्न दें; काम के बाद इंस्टेंस बंद करें।

यह परियोजना Mineflayer से Minecraft Java 1.16.5 का खिलाड़ी चलाती है; अलग मॉडल योजना बनाता है और Jev खिलाड़ी की कार्रवाई चुनता है। मॉडल रिले और स्थानीय रनटाइम पथ सेट करें, निर्भरताएँ स्थापित करें, वैनिला सर्वर शुरू करें और दस्तावेज़ वाला nether-agent क्रम चलाएँ।

Jev Search सामान्य भाषा के अनुरोधों से लिंक और अंश दिखाता है, साथ में बदलने योग्य फ़िल्टर और प्रासंगिकता अंक देता है। स्थानीय उपयोग के लिए .dev.vars में Search1API और Jev प्रदाता सेट करें, pnpm से स्थापित करें और pnpm dev चलाएँ।

jev-router स्थानीय प्रॉक्सी से मूल कोडिंग CLI चलाता है और हर नए उपयोगकर्ता टर्न के लिए मॉडल स्तर चुनता है। npm से स्थापित करें, JEV_API_KEY सेट करें और मूल CLI स्थापित व प्रमाणित होने पर jev-claude या jev-codex चलाएँ।

Mobile Jev Mobilerun से Android नियंत्रित करता है और लाइव स्टूडियो, CLI तथा निष्पादन रिकॉर्ड देता है। दोनों सेवा कुंजियाँ और तैयार डिवाइस ID सेट करके pnpm dev चलाएँ और स्थानीय स्टूडियो में लक्ष्य दें।

TypeSafe Mario प्रायोगिक NES नियंत्रण लूप है जो एमुलेटर टेलीमेट्री और RAM से मिली स्थिति उपयोग करता है। Python 3.13, TypeSafe कुंजी और स्थानीय गेम के साथ play से पहले state-demo देखें।

LLM2Jev स्थानीय भाषा और विज़न मॉडल के prefill logits से उम्मीदवार आँकता है, बिना टोकन-दर-टोकन उत्तर बनाए। यह स्वतंत्र Jev-जैसा कार्यान्वयन है, जिसमें System One-संगत HTTP एंडपॉइंट है। SGLang, Transformers या MLX को Python अथवा HTTP से समर्थित पाठ और चित्र इनपुट के साथ उपयोग करें।

Unclutter Chrome, Chromium और Firefox में अनावश्यक तत्व छिपाकर पेज टेम्पलेट के नियम सहेजता है। Jev उम्मीदवार वर्गीकृत करता है; एक्सटेंशन उत्तर जाँचता और चयनकर्ता तथा वापस पलट सकने वाला छिपाव नियंत्रित करता है। TypeSafe या Vercel क्रेडेंशियल चुनें; डिफ़ॉल्ट विश्लेषण हाथ से होता है और सहेजे नियम ऑफलाइन चलते हैं।