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Cam1

Última atualização:

Aberto255–915ms$0/M input

Notas do quadrante

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

  • Maturidade3.7/10

    Adapter LoRA Apache-2.0 mais cabeça de decisão, com REPRODUCE.md, hashes, conjunto de treino de 20.000 linhas publicado e um zip de runtime. Exige runtime FP32 próprio numa GPU de 96 GB, não serve /v1/systemone, um autor, zero downloads.

  • Capability4.9/10

    Choice e Noul treinados e testados; Score treinado, mas não estabelecido. DI 0.3 público 30,72 (o placar lista Full 30,78, posição 121), cerca de metade dos 60,11 do Jev 1.13. Rodada do autor: mediana de 255 ms, p95 de 915 ms numa RTX PRO 6000. Calibração em FP32 não comprovada.

  • Adoção1/100

    Zero downloads e zero likes no card; um post do autor no X; dados de treino e submissão ao DI publicados. Sem integrações nem usuários.

Vendor claims

publicado (OK do Fabricio 17/10 BRT). Auditoria dos placares de 17/10/2026: veja a seção “Auditoria dos placares” abaixo; onde ela conflita com afirmações antigas de placar nesta página, ela vale.

publicado (OK do Fabricio 17/10 BRT).

Leia primeiro. O Cam1 é um projeto de aprendizado com números honestos, não um concorrente do Jev. A nota de 30,72 na suíte pública do Decision Index 0.3 é cerca de metade da do Jev 1.13. O próprio card diz que a calibração no runtime de serving é “não comprovada” e que “não é nota Full do mantenedor nem alegação de admissão no placar”.

O Cam1 é um modelo de decisão de um autor independente (cbuk10001): o backbone Qwen3.5-4B fixado, um adapter LoRA de rank 8 e uma cabeça de decisão de esquema conjunto cuja arquitetura deriva da implementação Apache-2.0 do Clef da Cloudflare. Ele devolve probabilidades de Choice e decisões Noul (sim/não) direto. Foi treinado localmente numa RTX 4070 SUPER (12 GB) em 20.000 registros publicados (SNLI, BANKING77, GoEmotions, typed decisions do LocalLLaMA e decisões sintéticas controladas).

Specs

Atributo Valor
Autor cbuk10001 (independente)
Criado 8/10/2026 (card atualizado em 13/10)
Pesos Apache-2.0: adapter LoRA, cabeça de decisão e tokenizer; o backbone Qwen3.5-4B é baixado à parte
Runtime Runtime de inferência próprio (runtime.zip, cam1_engine:Cam1Engine); “o adapter sozinho não é o modelo completo”
Serving validado FP32 completo, kernels de referência, só GPU, limite de 16.384 tokens, processo novo por política de esquema; uma RTX PRO 6000 (96 GB)
Tipos de pergunta Choice e Noul treinados e avaliados; Score treinado, mas “não estabelecido”
Dados de treino Cam1-training-data com hashes e atribuição de licenças
Endpoint Sem servidor /v1/systemone
Downloads / likes 0 / 0 (17/10)

Placares

Decision Index 0.3 (Space do Hugging Face, edição 0.3.2, gerado em 16/10 19:00 UTC): nota pública 30,72, same-skills 32,28, new-domains 28,12, Full 30,78, posição 121 (o radar de 16/10 registrou #115 na época). O Jev 1.13.0 tem 60,11 no mesmo placar. O card descreve os 30,72 como rodada própria da suíte pública oficial; o placar lista a entrada. Fora do JevBench e da Artificial Analysis.

Latência do autor (rodada própria, requisições bem-sucedidas): média 409 ms, mediana 255 ms, p80 399 ms, p95 915 ms, em FP32 na RTX PRO 6000. O card nota que isso não certifica o teste de latência held-out dos mantenedores.

Fit / anti-fit

Serve quando você precisa de: uma receita pequena de modelo de decisão totalmente documentada e reproduzível (dados, hashes, runtime) para estudar ou estender.

Não serve quando você precisa de: acurácia perto da do Jev, uma API servida, perguntas Score ou hardware modesto (o setup validado é FP32 numa GPU de 96 GB).

Limites

  • A calibração foi ajustada em BF16 e sua validade no runtime FP32 é declarada como não comprovada.
  • 2.000 entradas PhishNChips foram rejeitadas pelo validador de esquema; o motor de compatibilidade posterior do autor corrige isso, mas não tem nota completa nova.
  • Só inglês.

Adapter Apache-2.0 aberto, dados publicados, desenho documentado da cabeça de decisão e uma entrada no placar. Nota baixa em acurácia e integrações; mantido para completar a linha de adapters abertos (compare o Kev).

Conta das notas (17/10/2026)

  • Maturidade = disponibilidade 5 × 0,30 + docs 7 × 0,25 + integrações 1 × 0,25 + suporte 1 × 0,20 = 1,50 + 1,75 + 0,25 + 0,20 = 3,70 → 3,7
  • Capability = tipos 6 × 0,30 + calibração 4 × 0,25 + latência 6 × 0,25 + acurácia 3 × 0,20 = 1,80 + 1,00 + 1,50 + 0,60 = 4,90 → 4,9
  • Adoção = engajamento 1 × 0,35 + ecossistema 2 × 0,35 + produção 0 × 0,30 = 0,35 + 0,70 + 0,00 = 1,05 → 1

Disponibilidade 5: os pesos são públicos, mas exigem um arquivo de runtime próprio e setup FP32 de 96 GB. Docs 7: REPRODUCE.md, manifestos, hashes, licenças dos dados. Integrações 1: nenhuma. Suporte 1: um autor.

Tipos 6: só choice e noul. Calibração 4: temperatura ajustada com método, mas explicitamente não comprovada no runtime servido. Latência 6: mediana de 255 ms, mas p95 de 915 ms (rodada do autor). Acurácia 3: DI 0.3 público 30,72, cerca de metade do Jev.

Auditoria dos placares (17/10/2026)

publicado (OK do Fabricio 17/10 BRT). Conferido nos placares oficiais em 17/10/2026: Decision Index 0.3.2 (dados de 16/10, 19:00 UTC), JevBench e ImageJevBench ao vivo. Os placares são fontes separadas e nunca são combinados. Afirmações e posições antigas de placar mais abaixo nesta página ficam superadas quando conflitam com esta seção.

Placar Linha Resultado
Decision Index 0.3.2 (16 out 19:00 UTC) Cam1 Full 30,78 (#121, grupo de empate 31); público 30,72 (#121); same-skills 32,28; new-domains 28,12

Nota de versão / família. Nota mantida em 4,9 (acurácia 3, como publicado em 17/10). Aplicando a regra da auditoria ao Decision Index Full 30,78 ÷ 60,11 × 8 = 4,1 a acurácia seria 4 e a capability 5,1; mantida como exceção documentada, aprovada pelo Fabricio (17/10/2026).

Hugging Face em 17/10 (cbuk10001/Cam1): 0 downloads, 0 likes, tag de licença apache-2.0, última modificação 2026-10-13.