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Bobcat 1.3

Última atualização:

Aberto64–767ms$0/M input

Notas do quadrante

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Pontuação pela rubrica pública do quadrante (maturidade × capability; bolha = adoção). Revisamos conforme a evidência.

  • Maturidade5.4/10

    Pesos Apache-2.0 (~62 GB em BF16, mais um repo FP8), quickstart reproduzível (servidor vLLM; o typesafe-sdk oficial funciona trocando a base URL), código no GitHub e card longo. Um autor, sem API hospedada, sem SLA e sem integração de terceiros.

  • Capability8.1/10

    Choice (1-255), Noul, Score; Full 62,83 no Decision Index 0.3.2 oficial (#10; Jev 60,11); mediana de 64 ms / p95 de 767 ms medidos pelos mantenedores numa RTX PRO 6000. Temperaturas por tipo e ECE 0,015 são do próprio autor, num conjunto de produto em coreano.

  • Adoção2/100

    Dois dias de tráfego: 73 + 39 downloads nos repos de pesos e FP8, 0 likes, um GGUF da comunidade com 732 downloads, 0 estrelas no GitHub. Sem post de lançamento, sem integrações, sem usuários reportados.

Vendor claims

publicado (OK do Fabricio 17/10 BRT).

Leia primeiro. O número principal do Bobcat é independente: os mantenedores adotaram a rodada pública e rodaram os testes privados, o que deu Full 62,83, #10 (Jev 1.13: 60,11). A maior parte das outras cifras do card (94,49% no final selado, 92,95% no desenvolvimento, os 77,2 da reconstrução do JevBench) são do próprio autor e usam tarefas de produto em coreano, então continuam sendo claims do fornecedor. O card diz com todas as letras que “Jev figures are never used; Jev was never called”.

O Bobcat 1.3 é um modelo de decisão tipada de um autor independente (sanghwa-na, código em foxl-ai/bobcat): Gemma-4-31B-it com três braços LoRA de rank 16 promediados no espaço de pesos. Você manda um estado e candidatos nomeados; ele devolve o nome principal e uma probabilidade para cada nome, sem gerar texto. Idiomas: inglês e coreano.

Especificações

Atributo Valor
Desenvolvedor sanghwa-na (independente); GitHub foxl-ai/bobcat (Apache-2.0)
Base Gemma-4-31B-it
Pesos Apache-2.0, ~62 GB em BF16; checkpoint FP8 (~31 GB na GPU); GGUF da comunidade
Tipos Choice (1 a 255 candidatos nomeados), Noul (P(verdadeiro)), Score (1 a 10 níveis ordenados)
Interface Formato da API HTTP System One da TypeSafe; o typesafe-sdk oficial funciona trocando a base URL; entradas acima dos limites recebem HTTP 422, nunca são truncadas
Serviço vLLM 0.30.0 mais bobcat.flash_server; uma RTX PRO 6000 de 96 GB, ou uma H100 de 80 GB com KV cache em FP8
Contexto 98.368 tokens no quickstart (estados até ~96K); o card relata 0 falhas em 240 perguntas de até 96.161 tokens
Calibração Uma temperatura por tipo de pergunta (choice 1,0078, noul 0,4454, score 1,0234); alternativa única de 1,2227
Idiomas Inglês, coreano
Lançamento 11/10/2026 (card atualizado em 14/10)

Board oficial: Decision Index 0.3.2

Dados gerados em 16/10/2026 19:00 UTC. Full = 0,2 público + 0,5 mesmas habilidades + 0,3 domínios novos.

Bobcat 1.3 Jev 1.13
Full 62,83 (#10) 60,11 (#18)
Público 59,31 (#27) 57,96 (#37)
Requests respondidos 110.201 de 110.201
Latência por request, mediana / p95 64 / 767 ms (mantenedores, uma RTX PRO 6000, serviço FP8 do quickstart)

Os mantenedores adotaram a rodada pública 0.3 do Bobcat (o rescore deles, 59,31, bate com o claim do autor) e rodaram os testes privados. Fora do JevBench e da Artificial Analysis até 17/10 (não achamos linha).

O que é rodado pelo fornecedor

  • Final selado 94,49%, desenvolvimento 92,95%, exemplos de workflow da TypeSafe 92,10%: tudo em tarefas do próprio autor; a avaliação de produto é em coreano e com quatro tarefas.
  • Decision Index público (metade): 59,18 e itens públicos do JevBench 77,2: rodadas do próprio autor; a cifra do JevBench reconstrói o método v1.6 e não é oficial. Não misturar com o board do Benchmark Heaven.
  • ECE 0,015 (final selado) é medida do autor com as temperaturas entregues.
  • p50 de 28,6 ms é cifra só do motor numa B200, sem HTTP; a mediana de 64 ms do board é o número a usar.

Quando usar / quando evitar

Serve para: um modelo de decisão local, Apache-2.0, com resultado independente no top 10, servidor no formato System One, coreano e inglês, e estados longos (96K).

Evite quando: precisar de API hospedada, suporte, histórico (dois dias de vida, um autor) ou caudas de latência muito baixas (p95 de 767 ms).

Limites

  • Um autor; o repo recebeu push em 14/10 e tem 0 estrelas.
  • As temperaturas foram ajustadas em splits retidos do próprio Bobcat e em linhas do typed-decisions do LocalLLaMA; o card diz que a temperatura nunca muda o argmax.
  • O card reporta 6,4% de vitória da resposta errada plantada (300 perguntas × 3 ataques).

Pesos Apache-2.0 públicos, interface tipada Choice / Noul / Score no formato System One e resultado independente no board oficial acima do Full do Jev. Passa no critério de inclusão.

Conta das notas (17/10/2026)

  • Maturidade = disp. 8 × 0,30 + docs 8 × 0,25 + integr. 3 × 0,25 + suporte 1 × 0,20 = 2,40 + 2,00 + 0,75 + 0,20 = 5,35 → 5,4
  • Capability = tipos 10 × 0,30 + calib. 7 × 0,25 + latência 7 × 0,25 + acurácia 8 × 0,20 = 3,00 + 1,75 + 1,75 + 1,60 = 8,10 → 8,1
  • Adoção = engajamento 3 × 0,35 + ecossistema 3 × 0,35 + produção 0 × 0,30 = 1,05 + 1,05 + 0,00 = 2,10 → 2

Disponibilidade 8: pesos Apache-2.0 com repo FP8 e GGUF da comunidade, mas com código de serviço próprio. Docs 8: card longo e reproduzível, com manifestos e tabelas por tarefa. Integrações 3: servidor no formato /v1/systemone (precedente). Suporte 1: um autor.

Calibração 7: método e ECE publicados, rodados pelo fornecedor (mesma regra do pplx-decider v1.2). Latência 7: mediana de 64 ms medida pelos mantenedores, p95 de 767 ms. Acurácia 8: resultado independente no board (Full 62,83, #10).

Engajamento 3 e ecossistema 3: 112 downloads nos repos principais, 0 likes, um GGUF da comunidade (732), sem post. Produção 0.