Kev: modelos de decisão open source com 6,5 mil estrelas
Mini-modelos neurais devolvem probabilidades em vez de texto, para quem precisa de decisões previsíveis
Mini-modelos neurais devolvem probabilidades em vez de texto, para quem precisa de decisões previsíveis
Jared Palmer lançou em setembro de 2026 uma família de modelos de decisão que executam localmente na sua máquina. O Kev-0.8B, Kev-4B e Kev-9B usam Qwen3.5 como base, mas devolvem probabilidades calibradas em vez de texto — exatamente o que quem precisa de decisões automatizadas com previsibilidade procura. O repositório acumulou 6.528 estrelas e 355 forks em apenas seis dias, com 33 issues abertas indicando atividade intensa de desenvolvimento.
Cada modelo é um adapter LoRA de rank 16 mais uma camada de ponteiro sobre um Qwen3.5 congelado. A base baixa automaticamente na primeira execução. O modelo recebe perguntas tipadas (sim/não, múltipla escolha, rating) e retorna probabilidades por opção — sem geração de texto, sem imprevisibilidade. Quem usa a API do TypeSafe System One pode apontar o SDK para o servidor local que o Kev sobe e funciona na mesma interface. Duas configurações opt-in estão disponíveis: KEV_TEMPERATURE=2.0 para ajuste fino de calibração e KEV_DATE_FACTS=1 para contar dias entre datas no estado.
No locked test fora do domínio, o Kev-9B marcou 0.852 (antes 0.837), o Kev-4B marcou 0.837 (antes 0.832), e o Kev-0.8B marcou 0.684 (antes 0.668). A versão anterior usava Qwen3 e incluía Kev-8B (0.780) e Kev-0.6B (0.642). Todos os modelos agora usam Qwen3.5 com Brier scores menores.
O código exige Python 3.12 ou 3.13, a ferramenta uv, e Transformers 5.17 ou superior. Os modelos rodam em CUDA, ROCm e Apple Silicon (MLX), com o 4B e 9B cabendo em Mac de 32 GB. No Apple Silicon, o 4B processa cerca de 0.8 segundos por requisição de cinco perguntas, contra 0.17 segundos no Qwen3 original — mais lento sem kernels DeltaNet rápidos no MPS.
Para rodar localmente, clone o repositório, execute uv sync --extra serve e inicie com uv run --extra serve python -m kev.serve --run jaredpalmer/kev-4b. Na primeira execução baixa o adapter e o modelo-base. Há também playground web e versão no Hugging Face Spaces para testar sem instalar. O projeto aceita também checkpoints locais ou revisões do Hub, como jaredpalmer/kev-4b@qwen3 para a geração anterior.
Criado em 17 de setembro de 2026, o projeto tem seis dias de vida. O último commit é de 24 de setembro. A licença Apache-2.0 permite uso comercial, modificação e distribuição. Serve para quem precisa de decisões com probabilidade em ambiente controlado onde dado não pode sair da máquina — jurídico, compliance, área de fusões. Não serve para quem quer modelo de linguagem geral, precisa de respostas em linguagem natural ou não tem infraestrutura para rodar modelos de 0.8B a 9B.