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JJ-1

Última atualização:

Aberto8–30ms$0/M input

Notas do quadrante

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

  • Maturidade4.9/10

    Pesos 0.8B e 2B no Hugging Face (CC BY-NC 4.0, sem uso comercial) com BF16, GGUF Q8_0, CLI e servidor /v1/systemone. 4B e 9B são privados; o serviço hospedado pede cadastro. Press release da empresa, sem SLA.

  • Capability7.2/10

    Choice / sim-não / score com probabilidade por opção e temperatura por tipo no config. Vendor: 8–30 ms por request numa B200. Os 79,20% são do 9B privado, no relatório próprio da Jurin (88.813 perguntas); o 2B aberto faz 68,54%. Fora de placares públicos.

  • Adoção2/100

    Press release no PR Times e no EIN Presswire (13/10). HF: 67 downloads no 0.8B e 88 no 2B, 0 likes. Pouca repercussão no X. Sem integrações de terceiros.

Vendor claims

Notícias sobre este modelo

Leia antes

  1. O número da manchete é de um modelo que não dá pra baixar. Os 79,20% no geral e 97,43% em fluxos japoneses são do JJ-1-9B. Os repos públicos são o 0.8B (65,49%) e o 2B (68,54%). O hub da família ainda diz que os repos estão privados; em 14/10 o 0.8B e o 2B estavam abertos para download.
  2. Pesos não comerciais. CC BY-NC 4.0, herdada do StartLux-Decision. O código de inferência é Apache-2.0.
  3. Todos os números são da Jurin (UnverifiedClaim), do relatório próprio de seis áreas. O JJ-1 não está no Decision Index do Hugging Face nem no Decision Index da Artificial Analysis.

O que é

A Jurin AI (Tóquio) anunciou o JJ-1 em 13/10/2026: uma família de modelos de decisão para fluxos de empresas japonesas (roteamento, urgência, escalonamento, qual fluxo roda depois). Entra um estado, texto ou JSON, com perguntas tipadas. Sai uma distribuição de choice, a probabilidade de sim, ou um nível ponderado por probabilidade numa escala, sem gerar texto.

Quatro tamanhos com a mesma interface: 0.8B, 2B, 4B e 9B. O 0.8B e o 2B vêm com safetensors BF16, GGUF Q8_0, um pacote Python (jj1) com CLI e um servidor HTTP em POST /v1/systemone. O GGUF roda no llama-server.

Linhagem. O NOTICE diz que os pesos são “modified weights based on StartLux-Decision-2B”, e o código é adaptado do StartLux-Decision e do Jurin-Jev-Inference. O config é Qwen3.5 (Qwen3_5ForConditionalGeneration), com até 26 opções por passada e uma temperatura por tipo de pergunta.

Resultados do vendor (UnverifiedClaim)

Do relatório do JJ-1, como aparece no card do hub: 88.813 perguntas em seis áreas, 84.153 hard-label, acurácia ponderada pelo número de perguntas.

Modelo Geral Inglês Japonês Pesos
JJ-1-9B 79,20% 84,92% 75,66% privados
JJ-1-4B 75,18% 82,25% 70,80% privados
JJ-1-2B 68,54% 78,09% 62,63% públicos
JJ-1-0.8B 65,49% 78,66% 57,34% públicos

Na mesma tabela, Jev 1.13 e Microsoft Decision-1 fazem 76,50% cada, e o StartLux 9B, 78,02%. O press release fala em 8–30 ms por request numa B200 e custo até 99% menor que LLMs generativos. O card diz que o Q8_0 não foi medido à parte.

Conta das notas (14/10/2026)

  • Maturidade = disponibilidade 6 × 0.30 + docs 7 × 0.25 + integrações 2 × 0.25 + suporte 4 × 0.20 = 1,80 + 1,75 + 0,50 + 0,80 = 4,85 → 4,9. Disponibilidade 6: pesos públicos, mas não comerciais e só nos dois tamanhos menores.
  • Capability = tipos 10 × 0.30 + calibração 6 × 0.25 + latência 6 × 0.25 + acurácia 6 × 0.20 = 3,00 + 1,50 + 1,50 + 1,20 = 7,20. Latência 6: uma faixa do vendor, sem p99. Acurácia 6: relatório grande, mas rodado pela própria Jurin, e as melhores linhas são de tamanhos privados.
  • Adoção = engajamento 3 × 0.35 + ecossistema 1 × 0.35 + produção 1 × 0.30 = 1,05 + 0,35 + 0,30 = 1,70 → 2.