これで何が作れるか

できること

Jev 形式の Choice、Score、Noul を扱う公開モデルを提供し、Verdict と Verdict 2.0 を別モデルとして収録します。

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Jev の役割

Verdict は ModernBERT と GLiClass を使い、Verdict 2.0 はソフトウェア判断向けです。Jev は比較対象の役割です。

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使い始めるには

webgpu-demo を Python の HTTP サーバーで公開し、記載のブラウザーデモを開きます。モデル成果物と評価記録も参照できます。

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対象範囲と制約

両モデルの評価は異なります。Verdict 2.0 の表は Laya 評価集の Jev 値を引用しており、新規の一般比較ではありません。

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リポジトリの紹介文(原文)

Calibrated 151M Non-Autoregressive Decision Engine beating TypeSafe Jev & Laya on LocalLLaMA/typed-decisions (77.10% acc, 0.0636 Brier, 0.0144 ECE)

プロジェクト情報

Jevとの関係
ローカル代替モデル
出典
文書に記載
言語
Python
ライセンス
NOASSERTION
起源
オリジナルリポジトリ
リポジトリの状態
未アーカイブ
作成日
2026-09-19
コードの最終更新
2026-09-20
GitHubスター
292
証拠の確認日
2026/09/30
メタデータの確認日
2026/09/29
確認状態
確認済み

スターはリポジトリ全体の値で、Jevと無関係な作業も含まれます。

証拠と範囲

文書に記載 はリンクされた文書またはソースの証拠を示します。JevHuntは独自に実行やベンチマークをしていません。

証拠コミット: bff28567cff463b833bf044f351a8b7945d53e07

発見元: awesome-jev。

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