openjev

Notas do quadrante

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

• Maturidade5.5/10

  Pesos MIT, helpers de modeling, pacote SGLang, Space no HF e domínio público (openjev.co em breve); ainda release de pesquisa independente sem SLA hosted.

• Capability6.8/10

  NLI 3 vias treinado permite choice via rerank e checks estilo boolean; 0.8B long-context v2s + 4B v2 multimodal (imagem/vídeo/texto; áudio anunciado) amplia a superfície — ainda sem wire TypeSafe choice/score/noul.

• Adoção32/100

  Likes no HF ~379 (era ~287 em 20 set) + walkthrough do Sam Witteveen, demos de jogos e presença de domínio; ainda nicho fora da onda open-Jev.

Vendor claims

• Doom a partir dos pixels ~10.4 kills/episódio no v2 vs ~5.2 no v1 (autor)[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]
• ANLI r3 0.42→0.63 e WANLI 0.63→0.77 do v1 ao v2 (autor)[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]
• Picareta de ferro no Minecraft via scaffold de backward-chaining em ~22 decisões (demo do autor)[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]
• Caminho SGLang ~5× mais rápido que o Jev hosted (autor no X, 21 set 2026) — UnverifiedClaim[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]
• Calibração RLCD de algum jeito melhor que GRPO vanilla (autor no X, 21 set 2026) — UnverifiedClaim[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]

openjev é um stack de decisão open independente — Qwen3.5 fine-tuned como head cross-encoder NLI (contradiction / entailment / neutral) e enquadrado como classificador universal estilo Jev — não é produto TypeSafe e não é clone de /v1/systemone.

Pesos e código: AlexWortega/openjev (MIT). Checkpoint pequeno / long-context da demo: qwen3.5-0.8b-nli-v2s-long/ (o que o Space do HF serve). Checkpoint multimodal recomendado: qwen3.5-4b-nli-v2/ (texto + imagens; o autor também descreve treino vídeo-texto). Também há 4B v1 só texto, variante MoE Qwen3.5-35B-A3B, heads MLP latentes opcionais e pacote externo SGLang classify em code/sglang_openjev/.

Presença de produto: openjev.co (“Coming Soon” em 21 set 2026; autor agradece @_akhaliq pelo domínio). Space: AlexWortega/openjev.

Uso típico: pontuar hipóteses sobre um state (predict / predict_hypotheses), rerank de candidatos ou grade contra referência. Walkthrough do Sam Witteveen (Open Jev Models Are Here!!, 20 set 2026) mostra entailment visual num checkout e loops Doom/Minecraft.

Update do autor no X (21 set 2026, @justALEXWORTEGA): variante Qwen 0.8B, input multimodal imagem–vídeo–texto com áudio a caminho, nota de calibração RLCD, suporte SGLang com claim “5× mais rápido que o Jev” (UnverifiedClaim), e 4B / 35B + blog “essa semana” — trate datas de ship como forward-looking, não como fato de catálogo.

Limites (leia antes de colocar em produção)

• decisionTypes do catálogo: choice e boolean via entailment/rerank — sem API TypeSafe score / noul de primeira classe
• Números NLI / jogos do autor, RLCD vs GRPO e SGLang “5× mais rápido que o Jev” são self-reported → UnverifiedClaim frente a benches do ModelSystem.One; rankings JevBench são de terceiros
• Contrato diferente do Jev hosted ou do Decider — não troque drop-in sem adapter
• Caminho multimodal precisa do checkpoint v2 e VRAM pra Qwen3.5-4B; áudio está anunciado, não tratado como shipped aqui

Por que está no catálogo

Pesos de decisão treinados públicos (não só método de logits congelados), não-afiliação clara, e peer NLI/multimodal distinto ao lado de Laya / NanoJev. Contexto: Sam Witteveen.