Sqwish lança os modelos de decisão kettei na OneHot

Fonte · Ficha do modelo: kettei

Em 14/10/2026 a Sqwish Labs lançou a OneHot, plataforma de inferência e fine-tuning, com uma família de modelos de decisão chamada kettei: fat e chub (texto e imagem) e core (só texto), além de um dot de 900M citado no post de lançamento. Segundo o post, os modelos recebem um contexto e uma lista de respostas permitidas e devolvem uma probabilidade por resposta numa única passada. A API tem uma rota nativa /v1/decide e uma rota /v1/systemone para a qual clientes do Jev podem apontar. Segundo as docs, a entrada custa US$ 0,06/M no fat, US$ 0,04/M no chub e US$ 0,02/M no core, com saída grátis; contas novas podem começar numa lista de espera.

Resultados independentes. No placar de API do JevBench do Benchmark Heaven (v1.7.46, 17/10) o kettei-fat é #1 com composite de 77,8, à frente do d1-ultra (76,1) e do Sage 1.3.0 (74,0); o kettei-chub é #4 com 73,5; o Jev 1.13.0 tem 71,5. No ImageJevBench v0.3.0 o kettei-fat também é #1. Os placares são separados e não se misturam com outros.

O que não está verificado. Os números da própria Sqwish (93,1% nos 231 itens públicos do JevBench, 97,5% no conjunto próprio de imagens, uma rodada do Decision Index numa amostra de 12.000 requisições) são claims do vendor. O post chama core (3,7B) e dot (900M) de open source, mas em 17/10 a organização da Sqwish no Hugging Face não lista modelos, não achamos uma organização sqwish no GitHub, as docs tratam o core como modelo de API e o dot não está nas docs nem na lista de preços. Até aparecerem pesos e licença, tratamos a família como API fechada em beta. A página pontua o tamanho fat. Ver a página do kettei.