# fstandhartinger/jevbench

> Бенчмарк для Jev-подобных моделей принятия решений: модель получает состояние и рубрику, возвращает типизированный ответ с вероятностями. Оценивает точность, калибровку, скорость и стоимость.

- Магнитуда: 2,4 из 10 — Ранний сигнал
- Звёзды: 106 всего · +0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 17
- Доверие к звёздам: рост звёзд выглядит естественно
- Категория: Языковые модели · Язык: Python · Лицензия: MIT · Создан: 2026-09-19 · Последний коммит: 2026-09-23
- GitHub: https://github.com/fstandhartinger/jevbench · Страница: https://gitnova.dev/r/fstandhartinger/jevbench

## Чем пригодится

- Сравнить свою decision-модель с Jev 1.13.0 и другими системами по единой шкале
- Проверить калибровку вероятностей модели на hard-наборе из 220 задач
- Оценить стоимость и задержку 1000 решений для выбора между API и self-hosted

## Почему он здесь

- Сегодня уже 0 звёзд, к концу дня ожидается около 17.
- Всплеск держится 3 дня подряд — это не случайный выброс.
- Репозиторию 5 дней, а у него уже 106 звёзд. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Топ новых репозиториев за неделю: #160.

## Доверие к звёздам

Рост звёзд выглядит естественно.

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

## Цифры

- Форков: 11
- Issues и pull requests: 66
- Наблюдателей: 1
- В среднем за неделю: 20 в день
- Обычный темп: мало истории (меньше двух недель)
- Звёзд за последний час (по замерам): 1
- Последний релиз: v1.4.1 (2026-09-23)

## Звёзды по дням за 12 дней (от старых к новым, сегодня — неполный день)

2026-09-13 … 2026-09-24: 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 29, 37, 13, 22, 0

## Где замечен сейчас

- Топ новых репозиториев за неделю: #160

## Похожие по описанию

1. **receptron/laya** — 4,2 · Ранний сигнал · Языковые модели · TypeScript · +0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 47
   TypeScript-обёртка для запуска открытой модели принятия решений Laya (System 1) через ONNX Runtime: принимает состояние и типизированные вопросы, возвращает ответы с калиброванными вероятностями за один проход.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/receptron/laya.md
2. **mizorewww/laya-mlx** — 5,6 · Остывает · Языковые модели · Python · +0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 279
   Нативный MLX-рантайм для типизированных решающих моделей Laya: возвращает вероятности выбора, оценки или истинности без генерации текста, работает локально на Apple Silicon.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/mizorewww/laya-mlx.md
3. **kraayenjon/awesome-jev** — 2,6 · Ранний сигнал · Обучение и подборки · +0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 10
   Курируемый список ресурсов по Jev — System One модели TypeSafe AI, которая возвращает типизированные решения (Choice, Score, Noul) с калиброванными вероятностями вместо текста. Собран для разработчиков, внедряющих Jev в код.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/kraayenjon/awesome-jev.md
4. **mizorewww/laya-coreml** — 4,0 · Остывает · Языковые модели · Python · +0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 57
   Локальный порт модели Laya на Apple Core ML и Neural Engine: возвращает типизированные решения (выбор, оценка, да/нет) без генерации токенов, с бенчмарками скорости и энергопотребления.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/mizorewww/laya-coreml.md
5. **Zefan-Cai/Open-Jev** — 4,0 · Ранний сигнал · Языковые модели · Python · +0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 47
   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…
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/Zefan-Cai/Open-Jev.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 2026-09-24 02:50 UTC, обновление каждые 30 минут.