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Lychee-27B

Última atualização:

Aberto—$0/M input

Notas do quadrante

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

  • Maturidade4/10

    Pesos públicos, mas sob CC BY-NC 4.0 (não comercial), derivados do Qwen3.8-27B Apache-2.0 com NOTICE. Card curto com servidor (POST /v1/systemone), classe Python e contexto de 262.144 tokens; uma GPU de 80 GB. Sem API hospedada, um autor anônimo, sem SLA.

  • Capability6.6/10

    Choice, Noul, Score numa passada. Full 62,99 no Decision Index 0.3.2 oficial (#8; Jev 60,11). O card não traz método de calibração, ECE nem latência, então esses eixos ficam baixos. Os 62,8 públicos do card batem com os 62,76 do board.

  • Adoção1/100

    Cinco dias de vida: 43 downloads, 0 likes, um único repo no HF, sem GGUF, sem post, sem repo no GitHub e sem página de organização. Sem integrações nem usuários reportados.

Vendor claims

publicado (OK do Fabricio 17/10 BRT).

Leia primeiro. Os pesos não são abertos para uso comercial: a licença é CC BY-NC 4.0. São públicos e sem gate, e a base Apache-2.0 (Qwen3.8-27B) vem com LICENSE.apache-2.0 e um NOTICE que lista as mudanças. Listamos porque cumpre o teste de disponibilidade pública e tem Full independente no top 10, e marcamos o limite da licença como primeiro ponto de “evite quando”.

O Lychee-27B é um modelo de decisão ajustado do Qwen3.8-27B pela LycheeAI (um repositório, sem página de organização). Um readout linear de 255 vias sobre códigos de resposta de um token substitui a cabeça de geração, e as camadas de atenção total leem a entrada inteira (só o padding é mascarado), então nada é gerado. Você envia um state e perguntas tipadas (choice, noul, score) e recebe uma probabilidade para cada opção.

Especificações

Atributo Valor
Desenvolvedor LycheeAI (usuário do Hugging Face; sem GitHub nem site)
Base Qwen3.8-27B (Apache-2.0), ajustado; readout em readout.safetensors
Licença CC BY-NC 4.0 para as modificações e o código (não comercial); base sob Apache-2.0
Pesos ~52 GB em bf16; uma GPU CUDA de 80 GB
Tipos choice, noul, score (níveis como lista, do menor para o maior)
Interface python -m lychee.server serve POST /v1/systemone com {state, questions}; ou from lychee import Lychee
Contexto 262.144 tokens; prompts maiores, ou que não cabem na memória, são recusados, nunca truncados
Lançamento 12/10/2026 (card atualizado em 13/10)

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.

Lychee-27B Jev 1.13
Full 62,99 (#8) 60,11 (#18)
Público 62,76 (#13) 57,96 (#37)

Os 62,8 públicos do card são a rodada do autor com o kit do board e batem com o board. Fora do JevBench e da Artificial Analysis até 17/10 (não achamos linha).

O que é rodado pelo fornecedor

  • Os scores por área do card (Language 66,2, Retrieval 63,9, Tools 80,8, Arts 47,0, Knowledge 51,8) são do autor. O Full do board é o número independente.
  • O card não dá método de calibração, ECE nem latência; nada aqui é claim que dê para checar.

Quando usar / quando evitar

Serve para: pesquisa e avaliação interna de um modelo de decisão no top 10, com endpoint no formato Jev, numa GPU de 80 GB.

Evite quando: houver uso comercial (CC BY-NC 4.0), precisar de API hospedada, suporte ou números publicados de calibração e latência.

Limites

  • Licença não comercial; um autor anônimo; nenhum código fora do repo do HF.
  • Sem latência, calibração nem divulgação dos dados de treino no card.
  • Card curto: sem divulgação de dados de treino ou de descontaminação.

Pesos públicos com interface tipada Choice / Noul / Score no formato System One e Full no board oficial acima do Jev. O limite da licença baixa a disponibilidade, mas não reprova no teste de inclusão (publicamente disponível, documentação mínima de API).

Conta das notas (17/10/2026)

  • Maturidade = disp. 6 × 0,30 + docs 5 × 0,25 + integr. 3 × 0,25 + suporte 1 × 0,20 = 1,80 + 1,25 + 0,75 + 0,20 = 4,00 → 4,0
  • Capability = tipos 10 × 0,30 + calib. 4 × 0,25 + latência 4 × 0,25 + acurácia 8 × 0,20 = 3,00 + 1,00 + 1,00 + 1,60 = 6,60 → 6,6
  • Adoção = engajamento 1 × 0,35 + ecossistema 1 × 0,35 + produção 0 × 0,30 = 0,35 + 0,35 + 0,00 = 0,70 → 1

Disponibilidade 6: pesos públicos e sem gate, mas não comerciais (precedente: StartLux e bev-decider em 7; menor aqui porque o card é curto e o servidor é o único caminho). Docs 5: card curto com quickstart e aviso de licença. Integrações 3: /v1/systemone (precedente). Suporte 1: um autor anônimo.

Calibração 4 e latência 4: sem método, ECE nem número de latência (precedente “sem número”). Acurácia 8: resultado independente no board (Full 62,99, #8).

Linha no JevBench e Decision Index 0.4.1 (30/10/2026)

publicado (OK do Fabricio 30/10 BRT).

O JevBench v1.7.20 (29/10) publicou o Lychee-27B, medido em 13/10 numa avaliação paga com prioridade, a pedido do autor. Entra no ranking.

Placar Linha Resultado
JevBench (Benchmark Heaven, v1.7.20) Lychee-27B Capability Score 79,8 (#21), Intelligence 74,3, Calibração 85,4, Custo 57,3 (US$ 0,026 por mil decisões, 0,82× o Jev); p50 medido de 0,177 s na GPU
Decision Index 0.4.1 (29/10) Lychee-27B Full 67,35 (#18 de 247), público 62,76; ECE 0,108; mediana 97 ms

Notas inalteradas (4,0 / 6,6 / 1). Estas linhas ficam registradas como fato; a nota foi revista em 30/10 e mantida em 6,6.