Локальные и офлайн-модели

Готовые модели и дообучение поддерживают бинарные вопросы, выбор варианта и оценку по общему тексту. API следует TypeSafe System One, поэтому TypeSafe Python SDK можно направить на локальный сервер Kev.

Android-помощник читает видимые разговоры через специальные возможности и локальный OCR, показывая анализ и ответы поверх приложения. Jev оценивает намерение и варианты ответа; генеративная модель пишет три предложения, а Jev ранжирует их.

Поиск памяти восстанавливает решения, контекст отладки и историю функций между поддерживаемыми агентами; Markdown остаётся первичным источником. Необязательное ранжирование Jev обращается к удалённому TypeSafe API без загрузки локальной модели ранжирования.

Модель отвечает на вопросы выбора, булевы вопросы и порядковые оценки по состояниям и кандидатам, не декодируя токены ответа. Это отдельная локальная модель по мотивам Jev; записи сравнивают Jev и Qwen без дообучения на одинаковых игровых интерфейсах.

Передайте текст или структурированное состояние и бинарный вопрос, чтобы получить вероятность ответа «да». Сервер использует формат Jev для Noul, позволяя существующим клиентам обращаться к отдельной самостоятельно размещённой модели.

decider возвращает вероятности Choice, Score и Noul по состоянию и типизированным вопросам за один прямой проход. Это независимое семейство на базе Qwen, вдохновлённое Jev; обучающие данные не получены дистилляцией Jev. Используйте Python-интерфейс Decider или направьте SDK TypeSafe на совместимую локальную HTTP-точку доступа.

ollaya скачивает открытые модели решений по имени и обрабатывает типизированные вопросы через локальную службу. Независимый проект реализует совместимые с TypeSafe точки доступа для существующих клиентов Jev. Доступны CLI, настольное приложение и MCP-сервер; Modelfile позволяет сохранить многократно используемый набор вопросов.

awesome-jev-by-typesafe — независимая подборка сценариев Jev, промптов, шаблонов и стартового кода с источниками. Она объясняет Choice, Score и Noul для классификации, маршрутизации и проверки, оставляя управление процессом коду. Есть примеры Python и TypeScript; офлайн-тесты политик не требуют ключа, реальные вызовы требуют TYPESAFE_API_KEY.

LocalJev превращает типизированные запросы в промпты классификации для DiffusionGemma и проверяет сгенерированные вероятности. Служба на Bun возвращает формат ответов Jev через стандартный чат-бэкенд, совместимый с OpenAI. Запустите Bun и сервер oMLX, затем направьте клиенты TypeSafe SDK на локальный API.

hippo-memory хранит память агентов в SQLite, отслеживает происхождение и подавляет ошибочные воспоминания по обратной связи. Необязательный переранжировщик Jev сортирует найденные воспоминания и по умолчанию выключен. CLI и MCP позволяют сохранять и извлекать память, общую для разных инструментов программирования.

Rizzo Flow запускает открытые модели локально и возвращает выбор, вероятности, оценки и числа через совместимый с Jev HTTP-интерфейс. Независимый проект повторяет интерфейс Jev, но не его закрытую архитектуру или обучение. Запустите модель через llama.cpp и направьте совместимый с TypeSafe код на локальную точку доступа.

Von оценивает независимые вопросы за один проход для классификации, проверок да/нет и упорядоченных оценок. Это отдельная модель System One с совместимым с TypeSafe API, работающая внутри процесса или через HTTP. Используйте Python- или TypeScript-SDK либо запустите локальный сервер командой von serve.

Shapeshift превращает текст в карточки событий, списки, таймеры, разделение счетов и другие интерфейсы задач. Необязательный Jev определяет намерения и признаки; даты и расчёты обрабатывает код. По умолчанию работает локальная классификация по словам. Введите текст в Bun-приложении, выберите карточку и сохраните; серверный ключ TypeSafe включает Jev.

TipTour — помощник в строке меню macOS с текстовыми задачами Jev и отдельным голосовым режимом Gemini. Jev выбирает локально обнаруженные элементы; TipTour выполняет и проверяет клики. Скриншоты остаются на устройстве. Выберите режим, укажите его API-ключ и разрешения; для сборки нужны macOS 14.2+ и Xcode.

JevChat-Windows читает разговоры WeChat и KakaoTalk локальным OCR и предлагает ответы рядом с окном чата. Jev определяет намерение и напряжённость, ранжируя три варианта; отдельная языковая модель составляет текст. Укажите отдельные ключи сервисов оценки и написания в Windows 10 1903+ либо Windows 11.

Jev Review проверяет Git-изменения или всю кодовую базу на корректность, безопасность, надёжность, совместимость и покрытие тестами. Jev выбирает доказательства, классифицирует механизмы и оценивает серьёзность; при выполнении условий выбирает рецензента через Choice. Код применяет пороги и правила процесса. Node.js 24+, Git и ключ TypeSafe позволяют получать JSON-отчёты или просматривать сохранённые ревью локально.

Пакет запускает Laya от Convai Innovations через ONNX Runtime для типизированной классификации и оценивания в Node.js и TypeScript. Установите @receptron/laya в Node.js 20 или новее, загрузите Laya и передайте состояние и типизированные вопросы в systemOne; после работы закройте экземпляр.

Проект управляет игроком Minecraft Java 1.16.5 через Mineflayer, отделяя модель планирования от выбора действий через Jev. Настройте ретранслятор моделей и локальные пути, установите зависимости, запустите ванильный сервер и описанный процесс nether-agent.

Jev Search превращает запросы на обычном языке в ссылки и выдержки с изменяемыми фильтрами и видимыми оценками релевантности. Для локального запуска настройте Search1API и провайдера Jev в .dev.vars, установите зависимости через pnpm и запустите pnpm dev.

jev-router запускает исходные CLI через локальный прокси и выбирает уровень модели для каждого нового хода пользователя. Установите через npm, задайте JEV_API_KEY и запустите jev-claude или jev-codex с установленной и авторизованной исходной CLI.

Mobile Jev управляет Android через Mobilerun и предоставляет живую панель, CLI и трассы выполнения. Настройте оба ключа и ID готового устройства, затем запустите pnpm dev и задайте цель в локальной панели.

TypeSafe Mario — экспериментальный NES-контроллер с телеметрией эмулятора и наблюдениями из RAM. Подготовьте Python 3.13, ключ TypeSafe и локальную игру; изучите state-demo перед запуском play.

LLM2Jev оценивает варианты по prefill-логитам локальных языковых и визуальных моделей без поэтапной генерации токенов. Это независимая реализация по образцу Jev с совместимой HTTP-точкой System One. Используйте Python или HTTP с SGLang, Transformers либо MLX и поддерживаемыми текстовыми и визуальными входами.

Unclutter скрывает лишние элементы в Chrome, Chromium и Firefox по сохранённым правилам для шаблонов страниц. Jev классифицирует кандидатов; расширение проверяет ответы и управляет селекторами и обратимым скрытием. Выберите ключ TypeSafe или Vercel; по умолчанию анализ ручной, сохранённые правила работают офлайн.