ENPT

oenogarum

Última atualização:

Aberto259–259ms$0/M input

Notas do quadrante

Ver o quadrante completo

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

  • Maturidade4.8/10

    Fine-tune completo Apache-2.0 do google/gemma-4-31B-it (31,3B, bf16) com cabeça calibrada na última camada. Exige a função de atenção do próprio repo e os engines do Decision Index. Código no GitHub. Sem API hospedada nem SLA.

  • Capability6.7/10

    Decision Index 0.4.1 (29/10) Full 68,10 (#11 de 247), ECE 0,040, mediana 259 ms. Só choice e sim/não. Método publicado: temperatura T = 1,080 e correção Laplace na última camada no sim/não.

  • Adoção1/100

    Cerca de 199 downloads, 0 likes, 0 estrelas no GitHub (30/10). Sem integrações nem usuários em produção encontrados.

Vendor claims

publicado (OK do Fabricio 30/10 BRT). Notas calculadas do zero.

O que é

O oenogarum é um fine-tune do google/gemma-4-31B-it feito pelo plantwaterer, autor do garum. Responde perguntas de múltipla escolha e sim/não com uma probabilidade por opção. Fonte: Hugging Face · espelho no GitHub.

Resultado em placar

Placar Linha Resultado
Decision Index 0.4.1 (dados de 29/10) oenogarum Full 68,10 (#11 de 247), público 62,80; ECE 0,040; mediana 259 ms

Não encontrado no JevBench nem no Decision Index da Artificial Analysis em 30/10; os placares nunca são combinados.

Claims do autor (UnverifiedClaim)

  • Cabeça calibrada na última camada: em choice, softmax das letras dividido por T = 1,080; no sim/não, resíduo Bayesiano (Laplace) (fonte)
  • Média sobre ordens das opções para pedidos com L ≤ 939 caracteres (fonte)

Notas (do zero, 30/10/2026)

  • Capability 6,7 = tipos × 0,30 + calibração × 0,25 + latência × 0,25 + acurácia × 0,20 = 6 × 0,30 + 7 × 0,25 + 6 × 0,25 + 8 × 0,20 = 1,80 + 1,75 + 1,50 + 1,60 = 6,65 → 6,7. Tipos 6: choice e sim/não, sem score (como o garum). Calibração 7: método nomeado no card e ECE 0,040 no placar. Latência 6: mediana de 259 ms no placar (degrau p50 ≤ 300 ms). Acurácia: 8 × 68,10 ÷ 59,22 = 9,20 → teto 8 (uma fonte, não é #1).
  • Maturidade 4,8 = disponibilidade × 0,30 + docs × 0,25 + integrações × 0,25 + suporte × 0,20 = 7 × 0,30 + 7 × 0,25 + 2 × 0,25 + 2 × 0,20 = 2,10 + 1,75 + 0,50 + 0,40 = 4,75 → 4,8.
  • Adoção 1 = engajamento × 0,35 + ecossistema × 0,35 + produção × 0,30 = 1 × 0,35 + 1 × 0,35 + 0 × 0,30 = 0,70 → 1.