Turion Jev 31B
Notas do quadrante
Ver o quadrante completoPontuação pela rubrica pública do quadrante (maturidade × capability; bolha = adoção). Revisamos conforme a evidência.
- Maturidade5.7/10
Pesos BF16 Apache-2.0 (LoRA mesclado no gemma-4-31B-it), também no catálogo da plataforma Turion. Card detalhado, engine do kit do Decision Index e servidor /v1/systemone incluso. vLLM; GGUF da comunidade. Sem SLA.
- Capability7.1/10
Escolha, sim/não e score 0–5, até 255 opções. Temperatura por tipo, sem ECE publicado (o placar mede 0,019). Decision Index 0.4.1 oficial: Full 70,47 (#4 de 243; Jev 1.13 59,22). Mediana 144 ms, p95 815 ms no placar.
- Adoção1/100
24 downloads e 2 likes no Hugging Face três dias após o lançamento (25/10); um GGUF da comunidade saiu em 25/10. Sem integrações nem usuários em produção encontrados.
Vendor claims
- Decision Index 0.3 public index 66.16 (Turion's own run of the public kit; private tests still to run)[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]
- Request time one request at a time: median 116 · mean 288 · p80 352 ms on one RTX PRO 6000 Blackwell, FP8[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]
- Training: LoRA r64 on all linear layers, 450 steps, about 7.3 hours on one NVIDIA B300; 157,106 rows[Claim do fornecedor — não verificado independentemente]
publicado (OK do Fabricio 25/10 BRT). Notas calculadas do zero.
O que é
O Turion Jev 31B (Hugging Face, Apache-2.0, publicado em 22/10/2026) é um modelo de decisão da Turion AI, ajustado a partir do google/gemma-4-31B-it na plataforma de treino da própria Turion. Você manda um estado e perguntas tipadas (múltipla escolha, sim/não, score de 0 a 5). Ele lê uma probabilidade por opção numa única passada e não gera texto.
- Leitura: cada opção ganha um código de um token (A–Z, depois códigos de duas letras que são um token só no Gemma), até 255 opções por pergunta. A resposta sai das log-probabilidades desses códigos no próximo token, normalizadas sobre as opções mostradas.
- Calibração: uma temperatura por tipo de pergunta (escolha 1,18, sim/não 1,18, score 1,12), ajustada em dados retidos. Não há ECE publicado.
- Serviço: pesos BF16; a rodada divulgada quantiza para FP8 em tempo real no vLLM. O repositório traz um servidor
POST /v1/systemonecompatível com a TypeSafe, que aceita menos opções que a engine do benchmark. - Limite: prompts acima de 65.536 tokens são recusados, nunca truncados. A atenção é a causal do Gemma.
O treino usou cerca de 157 mil linhas: o subconjunto de uso comercial do tasksource/tasksource-jev-typed-decisions, cerca de 24,5 mil tarefas sintéticas rotuladas pelo Gemma-4-31B-it (os 12% mais incertos rotulados de novo pelo DeepSeek V4.1 Flash), o SargeDev/jev-distill-corpus-v3 e rótulos suaves de anotadores. A Turion diz que comparou cada linha com a suíte 0.3 do Decision Index e descartou 4.395 sobreposições.
Situação nos placares
| Placar | Situação |
|---|---|
| Decision Index | No placar 0.4.1 desde 28/10: Full 70,47, #4 de 243 (ver “Resultado no placar oficial” abaixo). Antes disso, submetido em 24/10 (PR #286) só com a rodada da própria Turion na suíte pública 0.3: 66,16 |
| JevBench, Artificial Analysis | Sem linha |
A home da Turion põe o modelo em quarto no Decision Index, marcado “in review”. Esse ranking mistura a rodada pública feita pela Turion com as notas oficiais do placar. Não combinamos placares; até os mantenedores publicarem o resultado dos testes privados, tratamos o número como alegação do fornecedor.
Alegações do autor (UnverifiedClaim)
- Decision Index 0.3, índice público 66,16 na rodada da própria Turion (fonte)
- Mediana 116 / média 288 / p80 352 ms por request, uma RTX PRO 6000, FP8 (fonte)
- LoRA r64, 450 passos, cerca de 7,3 horas numa B300 (fonte)
Notas (do zero, 29/10/2026)
- Capability 7,1 = tipos 10 × 0,30 + calibração 4 × 0,25 + latência 6 × 0,25 + acurácia 8 × 0,20 = 3,00 + 1,00 + 1,50 + 1,60 = 7,10. Calibração 4: temperaturas sem ECE publicado. Latência 6: números do autor numa configuração. Acurácia 8 (era 5): Full 70,47 no placar, 8 × 70,47 ÷ 59,22 = 9,5 → teto 8.
- Maturidade 5,7 = disponibilidade 8 × 0,30 + docs 7 × 0,25 + integrações 3 × 0,25 + suporte 4 × 0,20 = 5,70.
- Adoção 1 = engajamento 1 × 0,35 + ecossistema 1 × 0,35 + produção 0 × 0,30 = 0,70 → 1.
Resultado no placar oficial (29/10/2026)
publicado (OK do Fabricio 29/10 BRT). Onde conflitar com a seção de placares acima, esta seção vale.
O Decision Index 0.4.1 incluiu o Turion Jev 31B em 28/10 (10:19 BRT): Full 70,47, #4 de 243; público 66,16 (o mesmo número que a Turion informou); ECE medido pelo placar 0,019, mediana de 144 ms e p95 de 815 ms por linha. O Jev 1.13, referência da regra de acurácia, está em 59,22 (#55). O JevBench também tem linha desde a v1.7.1 (25/10, sorteio v1.7): Capability Score 80,9, Intelligence 70,9, calibração 90,9, p50 de 0,124 s auto-hospedado, US$ 0,096 por mil decisões (2,97× o Jev, fora do teto de 2× de custo).
Atualização de nota (aprovada em 29/10). Capability 6,5 → 7,1 = tipos 10 × 0,30 + calibração 4 × 0,25 + latência 6 × 0,25 + acurácia 8 × 0,20 = 3,00 + 1,00 + 1,50 + 1,60 = 7,10. Só a acurácia é recalculada: 8 × 70,47 ÷ 59,22 = 9,5 → teto 8. Calibração e latência ficam como em 25/10, embora o placar agora meça ECE 0,019; subir essas notas ficou fora desta decisão. Maturidade 5,7 e adoção 1 inalteradas (106 downloads e 2 curtidas em 29/10).