Cinco modelos de decisão abertos do trending do Hugging Face entram no catálogo
Cinco modelos de decisão estavam no trending de text classification do Hugging Face em 30 de setembro de 2026, e nenhum estava no catálogo ainda. Os cinco devolvem respostas tipadas (Noul, Choice, Score) com probabilidades a partir de pesos treinados, então os cinco ganharam ficha. A diferença entre eles está no quanto do que dizem já foi conferido por outra pessoa.
Quando citamos o Decision Index, os números vêm do Space oficial do Decision Index (dados de 28/09/2026, 71 sistemas, com o Jev 1.13 no topo com 57,91). O resto é medição dos próprios autores (UnverifiedClaim).
| Modelo | Quem | O que é | Decision Index 0.2.1 | Quadrante (M / C / A) |
|---|---|---|---|---|
| Surogate Rune 26B-A4B v3 | Invergent | Fine-tune completo do Gemma 4 26B-A4B, texto + imagem | 57,44 (#2) | 5,8 / 7,9 / 11 |
| AutoJev-27B | denis-pplx | SFT com todos os pesos do Qwen3.8-27B, servidor /v1/systemone |
56,40 (#4) | 5,1 / 7,2 / 11 |
| Mica v0.1 4B | sky7350 / akivet | LoRA mesclado no Qwen3.5-4B, inglês + coreano, GGUF | fora do índice | 5,4 / 7,3 / 8 |
| NeoHorse-Jev-4B | TokenRhythm | Head pointer no estilo Kev treinado sobre o NeoHorse-1-4B | 36,75 (#30) | 6,1 / 5,7 / 9 |
| AutoTrust JEV | AutoTrust AI | LoRA + head de decisão sobre um Qwen congelado, destilado do Jev | fora do índice | 6,1 / 7,5 / 9 |
Os dois perto do topo. O Rune fica 0,47 ponto atrás do Jev no índice, numa rodada que os mantenedores reproduziram, e à frente dele em linguagem, retrieval e artes. Na temperatura padrão ele é superconfiante (ECE 0,12 no índice). O AutoJev-27B fica 1,5 ponto atrás do Jev e tem a melhor calibração medida entre os cinco (ECE 0,018 no índice).
A distância do autodeclarado. O card do NeoHorse-Jev-4B abre com média de 77,70 em seis grupos e “o maior entre os modelos abertos”; o índice dá 36,75, logo acima do Kev 4B. O Mica publica as saídas por item do JevBench, que dá para conferir, mas ainda não está no índice.
A destilação. Os modelos JEV da AutoTrust foram treinados num corpus de terceiro cujo stream principal tem rótulos tirados do Jev 1.13 via OpenRouter. Os números de destaque medem o quanto eles copiam o Jev, não a acurácia contra o gabarito. O nome também confunde: o “JEV” aqui não é o produto da TypeSafe, e a AutoTrust diz não ter vínculo com ela. A ficha traz as duas ressalvas logo no topo. Não verificamos se treinar com saídas do Jev respeita os termos da TypeSafe.