Zefan-Cai/Open-Jev
О проекте
Open-Jev подаёт контекст, вопросы и варианты ответов в модели на базе Qwen и возвращает типизированные вероятности напрямую, без авторегрессионной генерации и парсинга JSON. Проект включает LoRA-адаптеры, скалярную решающую голову и локальный сервер для вероятностных решений по вариантам ответа.
Чем пригодится
- Запустить локальный чекпоинт Open-Jev на GPU и получать вероятностные решения по HTTP.
- Сравнить задержку Open-Jev с Jev и структурированными ответами OpenAI на сохранённых запросах.
- Прогнать CPU-тесты и публичное подмножество JevBench для выпущенных чекпоинтов 2B/9B.
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 8 звёзд, к концу дня ожидается около 56.
- Всплеск держится 3 дня подряд — это не случайный выброс.
- Репозиторию 2 дня, а у него уже 131 звезда. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Топ новых репозиториев за неделю: #143.
- Около 14 форков в сутки — код забирают себе.
- Среди свежих форков — заметные разработчики: @lambda7xx (353 подп.).
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 131
- Сегодня
- 8 · к вечеру ≈ 56
- Форков
- 14
- Issues и pull requests
- 1
- Наблюдателей
- 0
- Язык
- Python
- Лицензия
- MIT
- Создан
- 20 сентября 2026
- Последний коммит
- 21 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
- 22 сентября 2026Топ новых репозиториев за неделю: #143
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/Zefan-Cai/Open-Jev)Похожие по описанию
-
2,4
kshetrajna12/reflex
Открытая модель принятия решений: на вход подаётся состояние (текст, JSON или изображение) и типизированные вопросы, на выходе — калиброванные вероятности по вариантам ответа. Работает поверх Qwen3.5, отвечает числами…
-
5,8
Rizzo-AI-Academy/rizzo-flow
Локальная реализация идеи Jev: LLM возвращает типизированные решения (boolean, choice, score, numeric) с вероятностями за один forward pass, без генерации токенов. Совместим с HTTP-интерфейсом TypeSafe API.
-
8,7
jaredpalmer/kev
kev — LoRA-адаптер с небольшим readout-хедом на базе Qwen2.5-0.5B, который за один forward pass отвечает на множество типизированных вопросов по документу, выдавая калиброванные вероятности вместо текста.
-
3,1
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…
-
2,3
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.
-
3,4
hr98w/jev-visual
Учебный проект для запуска инференса vision-language модели Qwen3.5-0.8B на Apple Silicon через MLX: отвечает на несколько вопросов об одном изображении, выбирая вариант или оценивая уровни, без авторегрессионной…