# firelex/jeff

> Небольшие дообученные модели Qwen3.5 и Gemma 4 для zero-shot классификации: по описанию ситуации и списку вариантов возвращают калиброванную вероятность для каждого варианта за один forward pass.

- Магнитуда: 6,5 из 10 — Ранний сигнал
- Звёзды: 119 всего · +132 звезды сегодня
- Доверие к звёздам: рост звёзд выглядит естественно
- Категория: Языковые модели · Язык: Python · Лицензия: MIT · Создан: 2026-09-28 · Последний коммит: 2026-09-28
- GitHub: https://github.com/firelex/jeff · Страница: https://gitnova.dev/r/firelex/jeff

## Чем пригодится

- Разметить обращения в поддержку по командам без обучающих примеров
- Определить интент пользователя или метку модерации по тексту
- Поднять локальный HTTP-сервис классификации на GPU или Apple Silicon

## Почему он здесь

- Сегодня 132 звезды.
- Репозиторию 0 дней, а у него уже 119 звёзд. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Топ новых репозиториев за неделю: #136.
- Hacker News: «Jeff – Jev-compatible 0.8B decision models, trained at home, ~30 ms» — 124 очка, 2 ч назад.

## Доверие к звёздам

Рост звёзд выглядит естественно.

Метки доверия к звёздам — эвристики по поведению репозитория, а не проверка каждого, кто поставил звезду.

## Цифры

- Форков: 4
- Issues и pull requests: 0
- Наблюдателей: 1
- В среднем за неделю: 138 в день
- Обычный темп: мало истории (меньше двух недель)
- Звёзд за последний час (по замерам): 74

## Звёзды по дням за 2 дня (от старых к новым, сегодня — неполный день)

2026-09-27 … 2026-09-28: 0, 132

## Hacker News

- Jeff – Jev-compatible 0.8B decision models, trained at home, ~30 ms — 124 очков, 29 комментариев: https://news.ycombinator.com/item?id=49883844

## Где замечен сейчас

- Топ новых репозиториев за неделю: #136
- Замечен на Hacker News

## Похожие по описанию

1. **Mapika/decider** — 4,1 · Взлёт · Языковые модели · Python · +14 звёзд сегодня
   Языковая модель, которая не генерирует текст, а за один forward pass возвращает калиброванные вероятности по типизированным вопросам (Choice, Score, Noul) о заданном состоянии. Открытое воспроизведение класса моделей «System One» на базе…
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/Mapika/decider.md
2. **allebee/jevk5** — 1,1 · Остывает · Языковые модели · Python · +0 звёзд сегодня
   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 Apache-2.0, сервер…
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/allebee/jevk5.md
3. **jaredpalmer/kev** — 3,8 · Остывает · Языковые модели · Python · +148 звёзд сегодня
   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.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/jaredpalmer/kev.md
4. **AndrewPrifer/jimothy** — 0,0 · Ровно · Языковые модели · TypeScript · +0 звёзд сегодня
   Инструмент для обучения небольших локальных классификаторов текста на примерах, совместимых с Jev. Работает в браузере или Node.js, поддерживает бэкенды TF-IDF и MiniLM.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/AndrewPrifer/jimothy.md
5. **kshetrajna12/reflex** — 0,6 · Ровно · Языковые модели · Python · +2 звезды сегодня
   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 без свободного текста.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/kshetrajna12/reflex.md

---

Магнитуда (0–10) — насколько быстро и необычно сейчас растёт интерес к репозиторию. Это не оценка качества.
Дни — по UTC. «Уже сегодня» — факт, «к вечеру ≈» — прогноз.
Описания и сценарии пишет модель (DeepSeek V4.1 Flash) по README, в деталях возможны ошибки: конкретные утверждения (замеры, скорость, железо) проверяйте в самом репозитории.
Данные на 2026-09-28 22:49 UTC, обновление каждые 30 минут.