Liuziyu77/Valen
Train a Jev-like multimodal model by yourself. System One Model, now with vision.
О проекте
Мультимодальная модель принятия решений на базе Qwen3.5-0.8B/2B: принимает текст, изображения и видео с инструкцией и возвращает вероятности по заданным вариантам без генерации токенов ответа. Включает код модели, обработку данных, SFT и RLCD-обучение, инференс и оценку.
Чем пригодится
- Обучить модель на своих данных через python -m valen.train с собственным конфигом
- Прогнать инференс наL-записях с изображениями и получить вероятности по вариантам
- Проверить пайплайн оценки на синтетических примерах из data/smoke
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 0 звёзд, к концу дня ожидается около 43.
- Всплеск держится 3 дня подряд — это не случайный выброс.
- Репозиторию 2 дня, а у него уже 88 звёзд. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Топ новых репозиториев за неделю: #179.
- Около 8 форков в сутки — код забирают себе.
- Среди свежих форков — заметные разработчики: @MiroKaku (524 подп.).
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 88
- Сегодня
- 0 · к вечеру ≈ 43
- Форков
- 12
- Issues и pull requests
- 28
- Наблюдателей
- 3
- Язык
- Python
- Лицензия
- Apache-2.0
- Создан
- 23 сентября 2026
- Последний коммит
- 24 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 25 сентября 2026Топ новых репозиториев за неделю: #179
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/Liuziyu77/Valen)Похожие по описанию
-
3,5
bespokelabsai/nimble
Nimble — модель и рецепт обучения для быстрых типизированных решений по тексту: по схеме из enum- и boolean-полей она выбирает ответ и возвращает вероятности каждого варианта. Нужна для маршрутизации, проверки условий…
-
3,4
Yinsongxu/LLM2Jev
Инструмент превращает локальные языковые модели в движки структурированных решений: принимает вопросы Choice, Score и Noul и возвращает типизированные ответы с вероятностями, используя только prefill-инференс без…
-
2,6
TianyuCodings/NanoJev
Реплика модели Jev на базе Qwen3-0.6B: выдаёт распределения вероятностей по кандидатам за один forward-проход без декодирования токенов, с пайплайном обучения и демо на играх (лабиринт, Snake).
-
4,3
allebee/jevk5
Открытая альтернатива TypeSafe Jev: по состоянию (тикет, лог, политика, diff) и вопросу с вариантами возвращает вероятности для каждого варианта за один forward pass без генерации токенов. Веса Qwen3.5-4B + LoRA под…
-
1,5
ekzhang/openjev-sglang
HTTP-сервер, реализующий API TypeSafe/Jev для структурированной классификации текста на базе Qwen3.6-35B-A3B и SGLang; возвращает вероятности ответов без генерации цепочки рассуждений.
-
1,3
wdobry/laya-playground
Песочница для Laya — открытой модели принятия решений: сайт, три игры, бенчмарк и agent skill. Локальный сервер принимает типизированные вопросы и возвращает вероятности за один forward pass.