this-that-model

Notas do quadrante

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

• Maturidade4.2/10

  Pesos MIT + repo de inferência e mirror GGUF com um dia de vida, adaptados do Mapika/decider-2b; sem SLA hosted e quase sem tração no HF mantém maturidade cedo-média.

• Capability6/10

  Choice tipado treinado sobre opções declaradas com probs calibradas e multi-pergunta no mesmo pass; spatial bench + tabela 68q self-pub são UnverifiedClaim, não benches do ModelSystem.One.

• Adoção12/100

  Announce da FLock no X (~53♥ / 10 RT no JUST IN) + card HF (~1♥ / ~86 downloads) e ~3 stars no GH — visível na onda open decision, ainda nicho.

Vendor claims

• Tabela self-pub 68q: this-that 0.941 vs Jev 0.765 vs GPT-5.6 0.926 (autor; estados gravados por terceiro)[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]
• ~30.9 ms mediana por pergunta em GPU consumer (autor)[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]
• Spatial bench 0.839 em 7.305 perguntas / 15 famílias vs chance 0.343 (autor; caveat de formato treinado)[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]

this-that-model é um modelo open de decisão tipada da FLock.io — pesos híbridos Qwen3.5 / DeltaNet ~1.88B (MIT), adaptados do Mapika/decider-2b sob Apache-2.0 — não é produto TypeSafe e não é só wrapper de logits congelados.

Um forward pass devolve índice sobre as opções que você declara + probs calibradas; zero tokens de saída, sem decode, sem parser. Inferência: github.com/FLock-io/this-that-model. Pesos: flock-io/this-that-model-1.0. Mirror quantizado: mradermacher/this-that-model-1.0-GGUF. Eval espacial: limberc/this-that-spatial-bench.

A FLock anunciou no X em 21 set 2026 (@flock_io).

Limites (leia antes de colocar em produção)

• Head-to-heads 68q do autor (incl. vs Jev / GPT-5.6) e latência ~30.9 ms/q são self-reported → UnverifiedClaim; o ModelSystem.One não reproduziu
• O próprio card aponta teto em busca / aritmética multi-passo e estados curtos só em inglês — planeje em cima disso
• decisionTypes do catálogo: só choice (opções declaradas); sem API TypeSafe score / noul de primeira classe
• Contrato diferente do Jev hosted ou do sibling Decider — não troque drop-in sem adapter

Por que está no catálogo

Pesos treinados de decisão tipada públicos (adaptação do Decider-2B sob scoring rule própria), release MIT + código de inferência, e peer System One claro ao lado de Decider / NanoJev — não é método-only de logits congelados.