Eevo-1
Notas do quadrante
Ver o quadrante completoPontuação pela rubrica pública do quadrante (maturidade × capability; bolha = adoção). Revisamos conforme a evidência.
- Maturidade5.7/10
API hospedada self-serve com crédito pré-pago e decisões grátis para começar, docs completas com arquivo OpenAPI, servidor MCP e console. Tem /api/v1/systemone compatível. Sem pesos, sem listagem em gateways, sem SLA público.
- Capability6/10
Choice, score e noul pela API compatível com SystemOne, mais um modo de valor esperado por stakeholder. Fora do JevBench, do Decision Index e da Artificial Analysis. Temperatura ajustada, sem ECE. Modo Direct 'abaixo de um segundo', sem p50.
- Adoção2/100
Posts de lançamento em 14 e 19/10 com pouco engajamento (de um a poucas dezenas de likes), uma thread no Hacker News. A única integração são clientes MCP. Nenhum uso em produção nomeado.
Vendor claims
- Modo Direct, itens separados nas duas ordens de opções: STEER 78,8 contra 76,6 do pplx-decider-v1.2 e 71,7 do Jev 1.14; PokerBench pre-flop 88,7 contra 77,3 e 74,3; atrás do Clef 27B no Habermas (56,9 contra 67,9)[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]
- O modo Default leva cerca de 5 segundos e custa cerca de US$ 0,20 por decisão; o modo Direct responde em menos de um segundo[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]
- Supera os modelos de fronteira atuais no dimensionamento coerente de consequências, sendo ordens de grandeza mais rápido e barato[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]
publicado (OK do Fabricio 19/10 BRT). As notas foram calculadas do zero.
Leia antes
- API fechada, sem pesos. A Upright não diz qual é o modelo base nem o número de parâmetros. Tudo sobre o funcionamento do Eevo vem do anúncio e das docs da própria Upright.
- Todo número de benchmark aqui é da Upright. A tabela de comparação foi rodada pela Upright, parte em conjuntos públicos (STEER, CogBench, PokerBench, Habermas) e parte em avaliações próprias. O Eevo não está no JevBench, no Decision Index nem no índice da Artificial Analysis (conferido em 19/10).
- Dois produtos na mesma família de endpoints. O recurso principal, valor esperado por stakeholder, não é um tipo de pergunta System One. O que concorre com o resto deste catálogo é a API compatível com SystemOne.
O que é
O Eevo é um modelo de decisão hospedado da Upright, empresa de umas 30 pessoas em Helsinque que passou nove anos construindo modelos que medem os impactos positivos e negativos de empresas. A Upright chama o Eevo de modelo de decisão consequencial: você passa uma decisão, as opções e de quem são os interesses em jogo, e ele devolve, para cada stakeholder, a opção de maior valor esperado e uma probabilidade para cada opção.
A Upright anunciou o modelo em 14/10/2026, com posts do time no X. Nesse dia ele ficou em watch porque as docs da API ainda não abriam. Agora as docs são públicas e incluem um endpoint no formato da TypeSafe, então ele cumpre os critérios de inclusão.
Há três jeitos de chamar:
| Modo | Endpoint | O que volta | Velocidade e custo (números da Upright) |
|---|---|---|---|
| Default | POST /api/v1/decisions |
Você lista as consequências de cada opção; o Eevo compara em pares por stakeholder, tira contagem dupla e devolve o valor esperado de cada opção | Em geral uns 5 s e uns US$ 0,20 (de 29 a 450 chamadas ao modelo) |
| Direct | POST /api/v1/decisions com mode |
O Eevo deduz as consequências sozinho; uma chamada por stakeholder, melhor opção e probabilidades | “Abaixo de um segundo” |
| Compatível com SystemOne | POST /api/v1/systemone |
Perguntas choice, score e noul sobre qualquer estado, até 32 por requisição |
Cobrado pelos tokens de entrada |
Segundo o tutorial, um cliente feito para outro modelo compatível com SystemOne funciona trocando a URL base e a chave. Por padrão cada choice é perguntado em até três ordens de opções e a média é devolvida, com cobrança única.
Ficha técnica
| Atributo | Valor |
|---|---|
| Empresa | Upright (Upright Project), Helsinque |
| Id do modelo | eevo-1 |
| Acesso | API hospedada com chave, servidor MCP, console web |
| Preço | US$ 2,50 por 1M de tokens de entrada; saída grátis. A primeira conta ganha 5 decisões Default e 50 Direct; depois, crédito pré-pago |
| Limites | API SystemOne: 1 a 32 perguntas, estado de até 50.000 caracteres. Decisões: 2 a 8 opções, 1 a 8 stakeholders, contexto de até 20.000 caracteres |
| Treino (descrição da Upright) | Alvos suaves em tarefas de valor esperado e problemas de teoria dos jogos; depois, uma temperatura única ajustada em perguntas com resposta conhecida |
| Docs | índice llms.txt · tutorial SystemOne · preços · OpenAPI |
Evidência (UnverifiedClaim)
O anúncio da Upright traz a acurácia do modo Direct em itens separados, com as opções nas duas ordens e média:
| Benchmark | Eevo-1 | pplx-decider-v1.2 | Jev 1.14 | Clef 27B | OpenAI Decisions | Microsoft-Decision-1 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| STEER (racionalidade econômica, público) | 78,8 | 76,6 | 71,7 | 68,8 | 64,8 | 66,4 |
| CogBench urna (bayesiano, público) | 97,5 | 97,7 | 97,6 | 90,3 | 83,9 | 82,7 |
| PokerBench pre-flop (público) | 88,7 | 77,3 | 74,3 | 70,2 | 81,0 | 76,3 |
| Jogos de payoff (avaliação da Upright) | 95,8 | 81,2 | 81,2 | 75,8 | 71,5 | 72,1 |
| Cubo de dobra no gamão (avaliação da Upright) | 83,0 | 69,3 | 74,7 | 62,1 | 68,1 | 55,3 |
| Decisões de valor esperado (avaliação da Upright) | 82,8 | 81,6 | 80,0 | 66,6 | 65,9 | 67,2 |
| Habermas, preferência de grupo (público, fora do uso previsto) | 56,9 | 59,3 | 44,3 | 67,9 | 42,6 | 40,1 |
A Upright diz que o Jev 1.14 foi rodado pela API da TypeSafe em 18/10 e que a OpenAI Decisions recusou 304 pedidos do STEER, contados como erro. A tabela é estreita de propósito: mede o tipo de raciocínio para o qual o Eevo foi treinado. Não diz nada sobre roteamento, moderação ou a classificação geral que o JevBench e o Decision Index medem.
Conta das notas (19/10/2026, do zero, fórmulas do docs/06)
- Maturidade = disponibilidade 7 × 0,30 + docs 8 × 0,25 + integrações 4 × 0,25 + suporte 3 × 0,20 = 2,10 + 2,00 + 1,00 + 0,60 = 5,70 → 5,7.
- Capability = tipos 10 × 0,30 + calibração 4 × 0,25 + latência 4 × 0,25 + acurácia 5 × 0,20 = 3,00 + 1,00 + 1,00 + 1,00 = 6,00 → 6,0.
- Adoção = engajamento 5 × 0,35 + ecossistema 2 × 0,35 + produção 0 × 0,30 = 1,75 + 0,70 + 0 = 2,45 → 2.
Disponibilidade 7: cadastro self-serve, decisões grátis para começar e cobrança pré-paga, mas é um produto recém-lançado e sem pesos. Docs 8: tutoriais, guias, referência completa com arquivo OpenAPI e índice llms.txt. Integrações 4: a API compatível com SystemOne e um servidor MCP; nada no OpenRouter, na Vercel ou em frameworks. Suporte 3: há uma empresa por trás, erros e limites documentados, sem SLA público. Tipos 10: choice, score e noul. Calibração 4: o ajuste de temperatura está descrito, mas não há ECE publicado (regra para claim sem ECE). Latência 4: nenhum p50 ou p99, só “abaixo de um segundo” no modo Direct. Acurácia 5: benchmarks públicos rodados pelo próprio fornecedor, sem placar público, então a regra proporcional não se aplica. Engajamento 5, ecossistema 2, produção 0.
Quando usar / quando não usar
Usar: passos de agente em que a resposta certa depende de quem ganha e quem perde, e times que querem um registro de cada trade-off; perguntas tipadas rápidas por um cliente compatível com SystemOne.
Não usar: classificação em alto volume pensando em preço (a US$ 2,50/M de entrada, o token sai bem mais caro que na maioria dos modelos de decisão hospedados), qualquer caso que precise de pesos abertos ou hospedagem própria, e qualquer decisão apoiada só na tabela da Upright. As próprias docs dizem que o Eevo não sabe nada além do que vem na requisição e não percebe quando falta um fato decisivo.