Modelos de decisión · Fuente consultada el 27 de septiembre de 2026
Jev vs Kev
Ambos responden preguntas delimitadas con probabilidades estructuradas. Jev es una API gestionada; Kev es una familia de modelos abiertos que puedes entrenar y ejecutar.
API alojada
Jev
Envía el estado y las preguntas a Jev y recibe respuestas sin administrar un servidor de modelos.
Pesos abiertos
Kev
Ejecuta un modelo de decisión basado en Qwen localmente o en tu propio endpoint y ajústalo con tus etiquetas.
Cara a cara
Las diferencias prácticas
Kev sigue el formato de solicitud de System One, con preguntas noul, choice y score. La decisión principal es quién opera el modelo y cuánto necesitas personalizarlo.
Despliegue
API gestionada por TypeSafe; no necesitas operar infraestructura de modelos.
Servidor local, GPU propia o endpoint en la nube desplegado por ti.
Licencia
Modelo propietario alojado.
Proyecto y modelos base Apache-2.0; los conjuntos de entrenamiento tienen licencias propias.
Modelos
Modelo Jev alojado y accesible por API.
Checkpoints publicados de 0.8B, 4B, 9B y 27B con distintas necesidades de hardware.
Interfaz
API System One con preguntas noul, choice y score.
Formato /v1/systemone compatible; el SDK Python de TypeSafe puede apuntar a un servidor Kev.
Personalización
Define preguntas y criterios en cada solicitud.
Define preguntas y ajusta los checkpoints publicados con tus ejemplos etiquetados.
Probabilidades
Devuelve probabilidades para los umbrales de decisión de tu aplicación.
Los checkpoints incluyen una temperatura ajustada; valida los umbrales con tus datos.
Evaluación publicada
Los números de precisión necesitan contexto
El README de Kev publica la precisión en fuentes nuevas del conjunto de desarrollo. Más alto es mejor; estas son las cifras que publica para Jev y Kev-27B.
Jev
85.7%
Precisión en fuentes nuevas del conjunto de desarrollo. Allí no se publica una cifra de Jev para el conjunto de prueba.
Kev-27B
84.8%
Precisión en fuentes nuevas del conjunto de desarrollo. El README también indica 89.6% para la prueba de Kev.
Estas cifras proceden de la evaluación de Kev, no de una comparación independiente y controlada de arquitecturas. Se desconoce si hay solapamiento con el entrenamiento de Jev y solo Kev tiene un resultado de prueba. Evalúa ambos con tus propias decisiones etiquetadas antes de fijar umbrales. README y tabla de modelos de Kev
Cómo elegir
Empieza por tus necesidades operativas
Jev para una API gestionada
Integra decisiones estructuradas sin aprovisionar GPU, servir checkpoints ni gestionar actualizaciones del modelo.
Kev para tener control
Usa pesos abiertos, despliegue local o ajustes con tus decisiones etiquetadas, y opera tú mismo la infraestructura de inferencia.
Kev es un proyecto independiente de Jared Palmer. Jev AI no está afiliado ni respaldado por Kev o TypeSafe. Datos consultados el 27 de septiembre de 2026.