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ImaJev-4B

Última atualização:

Aberto96–350ms$0/M input

Notas do quadrante

Ver o quadrante completo

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

  • Maturidade5.6/10

    Família LoRA Apache-2.0 (2B/4B/9B) com Space ao vivo no HF, site, relatório técnico e servidor /v1/systemone local (MLX ou PyTorch). Um mantenedor só, sem API hospedada nem SLA.

  • Capability7.9/10

    Choice / noul / score com imagens e uma saída unknown (can't-tell) treinada. Uma temperatura ajustada, com ECE por benchmark. p50 de 96 ms numa H100, 350 ms com quatro ordens de opções. Rankings citados pelo autor → UnverifiedClaim.

  • Adoção15/100

    229★ no GitHub, 43 likes e ~1,2 mil downloads no HF (4B, 02/10), mais um post no r/LocalLLaMA com ~198 de score / 66 comentários (28/09). Sem integração de terceiros nem uso em produção relatado.

Vendor claims

O ImaJev-4B é um peer System One open que acrescenta imagens ao contrato /v1/systemone da TypeSafe. Você manda o estado do app, perguntas tipadas e uma ou duas fotos; ele devolve uma probabilidade para cada opção, mais uma probabilidade unknown (can’t-tell) treinada, para o app poder se abster em vez de chutar. O default recomendado é o LoRA 4B sobre o Qwen3.5-4B (Apache-2.0); existem adapters 2B e 9B, ainda da geração anterior. Código, resultados e relatório técnico ficam em github.com/mohit67890/imajev (229★ em 02/10/2026), e há um Space ao vivo.

Ficha

Atributo Valor
Artefato Adapter LoRA + readout de decisão (artifactKind: lora-adapter)
Base Qwen3.5-4B (flagship); também 2B / 9B
Readout uma camada linear: 255 códigos de opção + unknown
Entradas Estado em texto/JSON (até 32 KB) + imagens (foto vs registro, duas fotos)
Tipos choice, noul, score (+ unknown_probability / abstained)
Calibração uma temperatura (1,305) ajustada em 150 itens de template, nenhum do JevBench
Licença Apache-2.0
Lançamento Card do 4B em 24/09/2026; 2B / 9B desde 23/09
Serving MLX (Mac) ou PyTorch local; POST /v1/systemone

Resultados citados pelo autor

Todos os rankings e latências abaixo vêm do card do modelo. O ranking do JevBench é do board mantido pelo mantenedor em benchmarkheaven.com e o registro do DecisionBench está no registry desse benchmark, mas o ModelSystem.One não conferiu nenhum dos dois → UnverifiedClaim.

Sinal Valor Nota
JevBench v1.4.2.2 67,37 (#1/91) Pontuado em 27/09/2026; Jev 1.13.0 com 63,29
Image JevBench v0.1.3 76,39 (#1/49) À frente do Jev-Omni, com 73,10
DecisionBench 1.0 (eng) 79,7% (#3) Atrás dos modelos Bosun da própria equipe do benchmark; o banner diz “de 56”, a tabela “de 60 registros”
ImajevBench (suíte do autor) 83,9% (4B) 4B à frente do 9B, com 82,1%
Latência p50 96 ms / 350 ms Uma H100, serial; 350 ms com média de quatro ordens de opções

O autor é aberto sobre as perdas: esta versão se abstém em 11 dos 14 itens de teste “can’t tell”, contra 14 de 14 da versão anterior (o critério de release foi ignorado nessa parte), e o JevBench hard ficou parado dentro do ruído. O post no r/LocalLLaMA de 28/09 (~198 de score) é o principal pico social.

Fit / anti-fit

Fit: checagens multimodais locais (anúncio vs foto, enviado vs devolvido), abstenção quando incerto, clientes compatíveis com o Jev que precisam de imagem.

Anti-fit: SLA hospedado, paridade com modelos frontier só em texto sem eval própria, ou tratar ranking de board que você não conferiu como fato auditado.

Adapter de decisão treinado (não é readout de logits de modelo congelado), pesos públicos, API tipada com probabilidades e imagens de primeira classe. Por isso é peer de catálogo ao lado de Jev-Omni e Valen, não runtime.

JevBench v1.5.7 (Benchmark Heaven, conferido em 5/10/2026)

O Imajev-4B (RTX 5090) está em #10 com score oficial 70,4 (capability 70,8) no v1.5.7. Fica ao lado do claim de #1 no v1.4.2.2 já citado nesta ficha — outra edição, outra rodada. Ver news. Sem mudança de nota do catálogo ainda.