Modelos de decisión, clasificados

Un modelo de decisión no escribe texto. Elige una opción, da una puntuación o responde sí o no con una probabilidad, en una fracción de segundo. TypeSafe AI publicó el primero, Jev, en septiembre de 2026; ahora decenas de modelos abiertos copian la idea.

Modelos clasificados208180 con página en Hugging Face

Mejor modelo abierto71.2mammoth-1 (27B)

Jev 1.14 (TypeSafe)62.2modelo cerrado, la referencia

Mejores que Jev27modelos abiertos puntúan más que Jev, el primer modelo de decisión

Mejor para uso empresarial69.4Perplexity Decider v1.2 (27B) · apache-2.0

Clasificación completa

Uso comercial permitido Entiende imágenes Cabe en mi hardware × tarjetas

Puesto	Modelo	Decision Index	Áreas	Velocidad	Imágenes	Error de calibración	Tamaño	Descargar	Uso comercial	Tipo
1	mammoth-1 (27B) baselabs · basado en Qwen3.5-27B	71.2 +9.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 88.5	219 ms 4.6 por segundo · caso lento 715 ms	solo texto	4.1%	27.4 B 18 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	Modelo ajustado
2	Perplexity Decider v1.2 (27B) Perplexity · basado en Qwen3.8-27B	69.4 +7.2 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 85.4	144 ms 6.9 por segundo · caso lento 1552 ms	Sí puntuación de visión 71.7 · 395 ms	5.5%	26.1 B 17 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
3	StartLux-Decision v1.1 27B StartLux · basado en Qwen3.8-27B	69.3 +7.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 87.9	80 ms 13 por segundo · caso lento 854 ms	Sí puntuación de visión 71.6 · 252 ms	2.6%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
4	vLLM-SR d3 (27B) vLLM Semantic Router · basado en Qwen3.8-27B	69.1 +6.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 82.6	97 ms 10 por segundo · caso lento 1144 ms	Sí puntuación de visión 71.3 · 299 ms	4.3%	26.1 B 17 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
5	AJev lm6q (Gemma 4 31B) · basado en gemma-4-31B-it	69.0 +6.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 81.5	144 ms 6.9 por segundo · caso lento 2245 ms	solo texto	9.6%	31.3 B 20 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
6	vLLM-SR d3-turbo (27B) vLLM Semantic Router · basado en Qwen3.8-27B	69.0 +6.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 86.9	195 ms 5.1 por segundo · caso lento 582 ms	Sí puntuación de visión 72.3 · 372 ms	5.4%	26.1 B 17 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
7	linne-oak 1.0 (31B) MISA-AICORE · basado en gemma-4-31B-it	68.5 +6.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 78.5	105 ms 9.5 por segundo · caso lento 1540 ms	solo texto	10.5%	31.3 B 20 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
8	Nace.AI Drex Max v1 (27B) Nace-Deepinfra · basado en Qwen3.8-27B	68.5 +6.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 81.9	104 ms 9.7 por segundo · caso lento 1159 ms	solo texto	5.7%	26.1 B 17 GB a 4 bits	Pesos abiertos próximamente	—	Modelo ajustado
9	Lychee-27B · basado en Qwen3.8-27B	68.3 +6.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 80.8	97 ms 10 por segundo · caso lento 1158 ms	solo texto	10.8%	26.1 B 17 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
10	Amos 1 Large (27B) · basado en Qwen3.8-27B	67.5 +5.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 79.2	148 ms 6.8 por segundo · caso lento 1366 ms	Sí puntuación de visión 72.4 · 386 ms	3.2%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
11	Decider 31B (NVFP4) · basado en gemma-4-31B-it	67.0 +4.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 84.2	72 ms 14 por segundo · caso lento 615 ms	solo texto	2.4%	32.7 B 21 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
12	Matilda Decision v1 Maincode · basado en Qwen3.8-27B	65.9 +3.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 84.6	92 ms 11 por segundo · caso lento 1150 ms	solo texto	8.6%	26.1 B 17 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
13	Bobcat 1.3 (31B) · basado en gemma-4-31B-it	65.6 +3.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 76.1	64 ms 16 por segundo · caso lento 767 ms	solo texto	10.2%	31.3 B 20 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
14	frontier-infra Jebadiah 27B v2.1 (t1e) Frontier Infra · basado en Qwen3.8-27B	65.4 +3.2 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 79.3	303 ms 3.3 por segundo · caso lento 2950 ms	solo texto	5.6%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
15	jev-brain · Gemma-4-31B · basado en gemma-4-31B-it	65.3 +3.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 76.7	101 ms 10.0 por segundo · caso lento 819 ms	solo texto	13.3%	31.3 B 20 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
16	Sieve 31B Sthānika AI · basado en gemma-4-31B-it	65.2 +3.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 78.7	253 ms 4.0 por segundo · caso lento 2459 ms	solo texto	3.3%	31.3 B 20 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
17	OneJev1.6-27B OmniJev · basado en Qwen3.8-27B	64.5 +2.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 85.5	112 ms 9.0 por segundo · caso lento 894 ms	solo texto	2.7%	27.4 B 18 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
18	MORJ 1.0.1 (Gemma 4 31B) · basado en gemma-4-31B-it	64.5 +2.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 77.5	202 ms 4.9 por segundo · caso lento 871 ms	solo texto	9.2%	31.3 B 20 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
19	AnyJev L0 · Gemma-4-31B · basado en gemma-4-31B-it	64.2 +2.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 76.4	98 ms 10 por segundo · caso lento 1080 ms	solo texto	24.0%	31.3 B 20 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
20	Darwin-27B-ZTC FINAL_Bench · basado en Darwin-27B-RSI	64.0 +1.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 86.7	104 ms 9.6 por segundo · caso lento 1157 ms	solo texto	4.5%	25.6 B 17 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
21	deck31b (Gemma 4 31B) · basado en gemma-4-31B-it	63.5 +1.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 75.6	219 ms 4.6 por segundo · caso lento 2027 ms	solo texto	20.4%	32.7 B 21 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
22	decisio 0.6.0 (Gemma 4 31B) · basado en gemma-4-31B-it	63.3 +1.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 75	54 ms 19 por segundo · caso lento 475 ms	solo texto	14.2%	31.3 B 20 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
23	Fastino GLiDE no-thinking (28B) Fastino	63.2 +1.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 83.6	98 ms 10 por segundo	solo texto	4.0%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Pesos abiertos próximamente	—	Modelo ajustado
24	Torchcast Decision 27B Torchcast AI · basado en Qwen3.8-27B	63.1 +0.9 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 84.6	100 ms 10 por segundo · caso lento 1240 ms	solo texto	2.4%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Adaptador LoRA
25	elephant-1 (9B) baselabs · basado en Qwen3.5-9B	62.6 +0.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 88	114 ms 8.8 por segundo · caso lento 253 ms	solo texto	5.8%	9.4 B 6.9 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	Modelo ajustado
26	Cerno 27B · basado en Qwen3.8-27B	62.6 +0.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 86.7	54 ms 19 por segundo · caso lento 418 ms	solo texto	7.2%	26.9 B 18 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
27	KnowLine 35B-A3B Gen1 PelaAI · basado en Qwen3.5-35B-A3B	62.3 +0.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 88.1	41 ms 24 por segundo · caso lento 147 ms	Sí puntuación de visión 68.1 · 159 ms	4.8%	36 B 23 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
28	Decider chat · Gemma-4-31B · basado en gemma-4-31B	62.0 -0.2 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 75.6	109 ms 9.2 por segundo · caso lento 1115 ms	solo texto	4.7%	32.7 B 21 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
29	Quyet-1.0-Large · basado en gemma-4-31B-it	61.9 -0.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 72.5	105 ms 9.5 por segundo · caso lento 1589 ms	solo texto	7.8%	32.7 B 21 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
30	garum (Gemma 4 31B) · basado en gemma-4-31B-it	61.7 -0.5 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 75	119 ms 8.4 por segundo · caso lento 1705 ms	solo texto	5.1%	31.3 B 20 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
31	Qwen Decision 27B noncausal LoRA · basado en Qwen3.8-27B	61.6 -0.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 80.2	127 ms 7.9 por segundo · caso lento 1538 ms	solo texto	5.1%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
32	Sieve 27B v2 Sthānika AI · basado en Qwen3.8-27B	61.5 -0.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 85.8	106 ms 9.4 por segundo · caso lento 602 ms	solo texto	5.3%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
33	Jev 1.13	61.3 -1.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 75.1	524 ms 1.9 por segundo · caso lento 536 ms	solo texto	7.8%	—	No	—	API alojada
34	mogan-decision-31B-it Mogan AI · basado en gemma-4-31B-it	61.1 -1.2 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 79.7	109 ms 9.2 por segundo · caso lento 1690 ms	solo texto	5.4%	31.3 B 20 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Adaptador LoRA
35	RSI-Jev v6.1 VL 27B (effort auto) · basado en Qwen3.8-27B	60.9 -1.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 81.2	76 ms 13 por segundo · caso lento 565 ms	Sí puntuación de visión 64 · 200 ms	7.7%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
36	Kev 27B · basado en Qwen3.8-27B	60.8 -1.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 72.7	135 ms 7.4 por segundo	solo texto	2.2%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
37	Eikos-27B · basado en Qwen3.8-27B	60.4 -1.9 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 74.4	130 ms 7.7 por segundo · caso lento 510 ms	solo texto	5.7%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí mit	Sí	Adaptador LoRA
38	linne-fern 1.0 (27B) MISA-AICORE · basado en Qwen3.8-27B	60.3 -1.9 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 79	108 ms 9.3 por segundo · caso lento 1043 ms	solo texto	7.9%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
39	span-02 (Gemma 4 26B-A4B) · basado en gemma-4-26B-A4B-it	60.2 -2.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 83.9	33 ms 30 por segundo · caso lento 822 ms	Sí puntuación de visión 65.8 · 265 ms	11.4%	25.8 B 17 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
40	vLLM-SR Decision 2.0 Vega 27B vLLM Semantic Router · basado en Qwen3.8-27B	60.2 -2.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 73.5	120 ms 8.4 por segundo	solo texto	8.6%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
41	garas (Gemma 4 31B) · basado en gemma-4-31B-it	60.1 -2.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 73.8	117 ms 8.5 por segundo · caso lento 1858 ms	solo texto	4.9%	31.3 B 20 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
42	Xor 26B-A4B v1.2 Juspay Technologies · basado en gemma-4-26B-A4B-it	60.0 -2.2 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 72.2	110 ms 9.1 por segundo · caso lento 480 ms	solo texto	6.8%	25.8 B 17 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
43	StartLux-Decision v1.1 9B StartLux · basado en Qwen3.5-9B	59.5 -2.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 88.2	39 ms 26 por segundo · caso lento 261 ms	solo texto	4.6%	9.7 B 7.1 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
44	JEV-35B AutoTrust AI Lab · basado en Qwen3.5-35B-A3B	59.0 -3.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 76.4	51 ms 20 por segundo · caso lento 258 ms	solo texto	8.5%	36 B 23 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
45	reflex Qwen3.8-27B-FP8 (pmscr) · basado en Qwen3.8-27B-FP8	58.9 -3.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 77.2	149 ms 6.7 por segundo · caso lento 1251 ms	solo texto	4.5%	27.8 B 18 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
46	JEV-27B AutoTrust AI Lab · basado en Qwen3.8-27B	58.5 -3.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 73.5	102 ms 9.8 por segundo	solo texto	7.6%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
47	Shisa DE-2 (repeat) Shisa.AI · basado en gemma-4-26B-A4B-it	58.1 -4.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 72.2	57 ms 18 por segundo · caso lento 519 ms	Sí puntuación de visión 52.9 · 84 ms	20.7%	25.8 B 17 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
48	JADE · basado en Qwen3.8-27B	57.9 -4.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 73.2	133 ms 7.5 por segundo	solo texto	23.8%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
49	Surogate Rune 26B-A4B v3 Surogate · basado en gemma-4-26B-A4B-it	56.6 -5.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 71.2	121 ms 8.3 por segundo · caso lento 683 ms	Sí puntuación de visión 58.6 · 143 ms	12.0%	25.8 B 17 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
50	SynACK Decide 26B-A4B v7 · basado en gemma-4-26B-A4B-it	56.5 -5.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 79.1	129 ms 7.7 por segundo · caso lento 364 ms	solo texto	6.9%	25.8 B 17 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
51	simple-jev · Qwen3.8-27B (featherless) · basado en Qwen3.8-27B	56.5 -5.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 76.2	373 ms 2.7 por segundo · caso lento 2797 ms	solo texto	11.3%	27.8 B 18 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
52	StartLux-Decision v1.1 4B StartLux · basado en Qwen3.5-4B	56.4 -5.9 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 86.4	38 ms 26 por segundo · caso lento 166 ms	solo texto	5.2%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
53	vLLM-SR d3-flash (9B) vLLM Semantic Router · basado en Qwen3.5-9B	56.2 -6.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 76	54 ms 19 por segundo · caso lento 353 ms	Sí puntuación de visión 66.9 · 150 ms	5.6%	8.4 B 6.3 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
54	Wald-26B-A4B ORG2 AI · basado en gemma-4-26B-A4B-it	56.0 -6.2 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 83.3	90 ms 11 por segundo · caso lento 340 ms	solo texto	4.3%	25.8 B 17 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
55	Blink v0.3 26B-A4B (NVFP4) Pixilab.ai · basado en gemma-4-26B-A4B-it	55.9 -6.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 70	25 ms 40 por segundo	solo texto	4.0%	25.8 B 17 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
56	AJev lora1 (Gemma 4 26B-A4B) · basado en gemma-4-26B-A4B-it	55.8 -6.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 73.2	89 ms 11 por segundo · caso lento 247 ms	solo texto	4.8%	25.8 B 17 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
57	Cloudflare clef Cloudflare · basado en Qwen3.8-27B	55.7 -6.5 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 80.7	102 ms 9.8 por segundo	solo texto	4.0%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
58	Perplexity Decider Flash v1.2 (4B) Perplexity · basado en Qwen3.5-4B	55.4 -6.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 81	75 ms 13 por segundo · caso lento 381 ms	Sí puntuación de visión 66 · 174 ms	5.2%	4.5 B 3.9 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
59	Decider chat · Qwen3.6-27B · basado en Qwen3.6-27B	55.4 -6.9 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 71.4	84 ms 12 por segundo · caso lento 966 ms	solo texto	2.1%	27.8 B 18 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
60	JPT-35B-A3B · basado en Qwen3.5-35B-A3B	54.9 -7.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 69.2	250 ms 4.0 por segundo · caso lento 795 ms	solo texto	4.9%	36 B est. 23 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Adaptador LoRA
61	Nace.AI Drex v2.0 (35B-A3B) Nace.AI · basado en Qwen3.6-35B-A3B	54.6 -7.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 76.5	276 ms 3.6 por segundo · caso lento 529 ms	solo texto	1.8%	35.1 B 22 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	Modelo ajustado
62	Xor 1.2 Juspay Technologies · basado en Qwen3.6-35B-A3B	54.5 -7.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 71.2	150 ms 6.7 por segundo	Sí puntuación de visión 64.2 · 242 ms	2.4%	36 B 23 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
63	OneJev1.6-9B OmniJev · basado en Qwen3.5-9B	54.0 -8.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 83	42 ms 24 por segundo · caso lento 305 ms	solo texto	2.2%	9.4 B 6.9 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
64	GEV-26B-Decide AutoTrust AI Lab · basado en gemma-4-26B-A4B-it	53.5 -8.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 69.7	129 ms 7.8 por segundo	solo texto	7.2%	25.8 B 17 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
65	Bespoke Nimble 9B v3 Bespoke Labs · basado en Qwen3.5-9B	52.6 -9.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 84.2	74 ms 14 por segundo	solo texto	12.3%	9.7 B 7.1 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Adaptador LoRA
66	vLLM-SR d3-mini (4B) vLLM Semantic Router · basado en Qwen3.5-4B	51.3 -11.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 72	50 ms 20 por segundo · caso lento 237 ms	Sí puntuación de visión 63.2 · 118 ms	5.6%	4.5 B 3.9 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
67	decisio 0.4.0 (Qwen3.6-35B-A3B) · basado en Qwen3.6-35B-A3B	50.9 -11.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 68.4	71 ms 14 por segundo · caso lento 261 ms	solo texto	5.5%	36 B 23 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
68	frontier-infra Jebadiah 9B v2.1 (t1e) Frontier Infra · basado en Qwen3.5-9B	50.5 -11.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 70.4	125 ms 8.0 por segundo · caso lento 968 ms	solo texto	5.5%	9.7 B 7.1 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
69	OneJev1.6-4B OmniJev · basado en Qwen3.5-4B	49.5 -12.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 81.5	27 ms 37 por segundo · caso lento 201 ms	solo texto	2.5%	4.5 B 3.9 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
70	Verdin-4B · basado en Qwen3.5-4B	49.3 -12.9 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 85.6	100 ms 10 por segundo · caso lento 190 ms	solo texto	3.5%	4.2 B 3.7 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
71	AJev lora7 (Gemma 4 12B) · basado en gemma-4-12B-it	49.1 -13.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 68.4	69 ms 14 por segundo · caso lento 453 ms	solo texto	8.2%	12 B 8.5 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
72	JoshuaSP diffusiongemma (open-jev) · basado en diffusiongemma-26B-A4B-it	49.1 -13.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 70.2	260 ms 3.8 por segundo · caso lento 537 ms	solo texto	21.6%	25.8 B 17 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
73	Sieve 9B v2 Sthānika AI · basado en Qwen3.5-9B	48.2 -14.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 69.8	51 ms 20 por segundo · caso lento 191 ms	solo texto	7.3%	9.7 B 7.1 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
74	PurpleMIST-Flash-1.0 Olaverse Lab · basado en Qwen3.5-9B-Base	48.1 -14.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 65.1	53 ms 19 por segundo · caso lento 164 ms	solo texto	3.2%	7.9 B 6.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
75	decisio 0.4.0 (Gemma 4 12B) · basado en gemma-4-12B-it	47.9 -14.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 71.6	38 ms 26 por segundo · caso lento 276 ms	solo texto	10.3%	12 B 8.5 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
76	Cerno 9B · basado en Qwen3.5-9B-Base	47.8 -14.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 78.3	26 ms 38 por segundo · caso lento 170 ms	solo texto	4.0%	9 B 6.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
77	Decider 35B-A3B · basado en Qwen3.5-35B-A3B-Base	47.2 -15.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 56.5	101 ms 9.9 por segundo · caso lento 211 ms	solo texto	2.3%	36 B 23 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
78	vLLM-SR Decision 2.0 Lux 9B vLLM Semantic Router · basado en Qwen3.5-9B	47.1 -15.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 60.4	37 ms 27 por segundo	solo texto	5.6%	9.7 B 7.1 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
79	Winnow-12B · basado en gemma-4-12B	47.1 -15.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 71	73 ms 14 por segundo · caso lento 356 ms	Sí puntuación de visión 58.8 · 568 ms	16.8%	12 B 8.5 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
80	CoCo-Decision-4B 2.4 Corners · basado en Qwen3.5-4B	47.0 -15.2 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 77.3	62 ms 16 por segundo · caso lento 398 ms	solo texto	11.4%	4.2 B 3.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
81	Cloudflare clef-omni (30B-A3B) Cloudflare · basado en Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct	46.5 -15.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 72.6	191 ms 5.2 por segundo · caso lento 282 ms	Sí puntuación de visión 59.5 · 281 ms	4.0%	31.8 B 20 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
82	Jegue 0.1 (9B) · basado en Qwen3.5-9B	46.2 -16.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 72.3	46 ms 22 por segundo · caso lento 399 ms	solo texto	11.6%	9.7 B 7.1 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
83	JevK5 9B v0.3.3 · basado en Qwen3.5-9B	46.1 -16.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 64.1	40 ms 25 por segundo	solo texto	6.0%	9.7 B 7.1 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
84	Nace.AI Drex v1.5 Nace.AI · basado en MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B	45.4 -16.9 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 75	54 ms 19 por segundo · caso lento 342 ms	solo texto	9.0%	8.9 B 6.6 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	Modelo ajustado
85	Standard One 8B SH (v4) Standard Thinking · basado en StandardOne-8B	45.3 -17.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 84	90 ms 11 por segundo · caso lento 220 ms	solo texto	10.7%	8.9 B 6.6 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
86	Hopper 12B (trained) HopitAI · basado en gemma-4-12B-it	45.1 -17.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 66.3	290 ms 3.5 por segundo · caso lento 3910 ms	solo texto	7.6%	12 B 8.5 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	Adaptador LoRA
87	ezjev 4B s2 · basado en Qwen3.5-4B	44.6 -17.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 69.9	36 ms 28 por segundo · caso lento 192 ms	solo texto	6.3%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	Adaptador LoRA
88	RSI-Jev v6.1 VL 4B · basado en Qwen3.5-4B-Base	44.4 -17.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 68.4	58 ms 17 por segundo · caso lento 158 ms	Sí puntuación de visión 57.4 · 86 ms	4.9%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
89	jiwo 4B v2 · basado en Qwen3.5-4B	44.3 -17.9 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 63.1	50 ms 20 por segundo · caso lento 258 ms	solo texto	6.8%	4.2 B 3.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
90	JPT-9B · basado en Qwen3.5-9B-Base	44.2 -18.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 67	149 ms 6.7 por segundo · caso lento 462 ms	Sí puntuación de visión 61.7 · 301 ms	7.7%	9.7 B 7.1 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Adaptador LoRA
91	Jevfire · basado en Qwen3.8-27B	44.2 -18.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 72.3	90 ms 11 por segundo · caso lento 448 ms	solo texto	5.2%	27.8 B 18 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
92	Cloudflare clef-flash Cloudflare · basado en Qwen3.5-9B	43.9 -18.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 81.9	53 ms 19 por segundo	solo texto	2.5%	9.7 B 7.1 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
93	Jev-Omni · basado en gemma-4-12B	43.5 -18.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 60.8	55 ms 18 por segundo · caso lento 628 ms	Sí puntuación de visión 56.1 · 269 ms	16.1%	12 B 8.5 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
94	Solomon v1.1 Doccy Health · basado en Qwen3.8-27B	43.3 -18.9 frente a Jev	mejor: Comprensión del lenguaje 56.7	224 ms 4.5 por segundo · caso lento 1177 ms	Sí puntuación de visión 66.8 · 562 ms	8.1%	27.8 B 18 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Cabezal de decisión
95	JEV-9B AutoTrust AI Lab · basado en Qwen3.5-9B	43.3 -18.9 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 62.1	50 ms 20 por segundo	solo texto	7.3%	9.7 B 7.1 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
96	Cerno 4B · basado en Qwen3.5-4B-Base	43.2 -19.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 81.2	26 ms 39 por segundo · caso lento 141 ms	solo texto	6.2%	4.2 B 3.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
97	Kev 9B v2 · basado en Qwen3.5-9B-Base	42.9 -19.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 56.9	60 ms 17 por segundo	solo texto	4.5%	9.7 B 7.1 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
98	Sieve 9B Sthānika AI · basado en Qwen3.5-9B	42.5 -19.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 61.3	50 ms 20 por segundo	solo texto	4.3%	9.7 B 7.1 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
99	Bespoke Nimble 9B v2 Bespoke Labs · basado en Qwen3.5-9B-Base	42.5 -19.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 59.2	77 ms 13 por segundo · caso lento 621 ms	solo texto	2.4%	9.7 B 7.1 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
100	vLLM-SR Decision 2.0 Nox 4B vLLM Semantic Router · basado en Qwen3.5-4B-Base	42.5 -19.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 60.1	34 ms 30 por segundo	solo texto	3.0%	4.2 B 3.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
101	Sieve 4B Sthānika AI · basado en Qwen3.5-4B	42.4 -19.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 66.8	93 ms 11 por segundo · caso lento 157 ms	solo texto	3.1%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
102	Nari Decision 4B v3.2 blackmallangcow · basado en Qwen3.5-4B	41.4 -20.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 62.1	23 ms 43 por segundo · caso lento 125 ms	solo texto	6.9%	4.2 B 3.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
103	Aplomb 1 EmpirioLabs AI · basado en Qwen3.5-4B	41.0 -21.2 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 61.6	54 ms 19 por segundo · caso lento 582 ms	Sí puntuación de visión 57.3 · 130 ms	7.5%	5.3 B 4.4 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	LoRA + cabezal de decisión
104	FlyMy.AI Decision 4B v1.6 FlyMy.AI · basado en Qwen3.5-4B	40.2 -22.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 59.8	27 ms 37 por segundo · caso lento 269 ms	solo texto	4.6%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
105	StartLux-Decision v1.1 2B StartLux · basado en Qwen3.5-2B	40.1 -22.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 79	30 ms 33 por segundo · caso lento 88 ms	solo texto	3.5%	2.3 B 2.6 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
106	JPT-4B · basado en Qwen3.5-4B-Base	39.8 -22.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 57.2	139 ms 7.2 por segundo · caso lento 406 ms	Sí puntuación de visión 59 · 178 ms	7.9%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Adaptador LoRA
107	djev · basado en diffusiongemma-26B-A4B-it	39.2 -23.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 51.7	84 ms 12 por segundo · caso lento 211 ms	Sí puntuación de visión 47.8 · 154 ms	21.2%	25.8 B 17 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
108	Hopper (G) 1.2 HopitAI · basado en Qwen3.5-4B-Base	39.1 -23.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 60.1	23 ms 43 por segundo · caso lento 238 ms	solo texto	9.3%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	Adaptador LoRA
109	razorback16 openjev diffusiongemma (NVFP4, vLLM) · basado en diffusiongemma-26B-A4B-it	38.8 -23.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 47.2	38 ms 27 por segundo · caso lento 118 ms	Sí puntuación de visión 47.7 · 255 ms	23.2%	25.8 B 17 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
110	Valen-4B Valen · basado en Qwen3.5-4B	38.6 -23.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 52	167 ms 6.0 por segundo · caso lento 452 ms	solo texto	10.8%	4.5 B 3.9 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
111	RSI-Jev v5.0 VL 3B · basado en Qwen3.5-4B-Base	37.8 -24.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 52.8	19 ms 53 por segundo · caso lento 79 ms	Sí puntuación de visión 57.3 · 144 ms	4.8%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
112	Intern-Decision-4B Intern Large Models · basado en Qwen3.5-4B-Base	37.6 -24.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 55.7	44 ms 23 por segundo · caso lento 115 ms	Sí puntuación de visión 56.5 · 142 ms	2.8%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
113	JevK5 v0.3 · basado en Qwen3.5-4B	37.3 -24.9 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 56.9	26 ms 38 por segundo	solo texto	6.0%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
114	NeoHorse-Jev-4B TokenRhythm · basado en Qwen3.5-4B-Base	36.8 -25.5 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 58.9	49 ms 20 por segundo · caso lento 274 ms	Sí puntuación de visión 51.1 · 104 ms	10.4%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Cabezal de decisión
115	lev Interfaze · basado en Qwen3.5-4B-Base	36.5 -25.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 57.5	71 ms 14 por segundo · caso lento 688 ms	solo texto	6.4%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
116	Decider 4B · basado en Qwen3.5-4B-Base	36.2 -26.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 58.6	13 ms 79 por segundo · caso lento 189 ms	solo texto	8.4%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
117	Kev 4B r10 · basado en Qwen3.5-4B-Base	35.7 -26.5 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 55	59 ms 17 por segundo	solo texto	3.2%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
118	Lev1 3.7B · basado en K2-Horizon-3.7B	35.7 -26.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 68.8	29 ms 35 por segundo · caso lento 170 ms	solo texto	5.8%	3.7 B est. 3.4 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
119	Sieve 2B v3 Sthānika AI · basado en Qwen3.5-2B	35.6 -26.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 80.5	43 ms 23 por segundo · caso lento 98 ms	solo texto	7.2%	2.3 B 2.6 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
120	mmastrac diffusiongemma (vLLM PR 57250) · basado en diffusiongemma-26B-A4B-it	35.5 -26.8 frente a Jev	mejor: Comprensión del lenguaje 46.5	127 ms 7.9 por segundo · caso lento 275 ms	Sí puntuación de visión 46.3 · 457 ms	20.2%	25.8 B 17 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
121	Jevstral 8B · basado en Ministral-3-8B-Base-2512	35.4 -26.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 52.9	28 ms 35 por segundo · caso lento 185 ms	solo texto	4.7%	8 B est. 6.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
122	Standard One 3B SH (v2) Standard Thinking · basado en StandardOne-3B	35.2 -27.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 60.3	76 ms 13 por segundo · caso lento 140 ms	solo texto	10.1%	3.8 B 3.5 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
123	Kas 4B · basado en Qwen3-4B	35.2 -27.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 48.9	69 ms 14 por segundo · caso lento 1242 ms	solo texto	9.8%	4 B 3.6 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
124	Saracura PT-BR 4B Felhen · basado en Qwen3.5-4B-Base	34.8 -27.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 53.9	62 ms 16 por segundo · caso lento 242 ms	solo texto	17.9%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
125	vLLM-SR d3-nano (2B) vLLM Semantic Router · basado en Qwen3.5-2B	34.5 -27.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 58.9	38 ms 26 por segundo · caso lento 101 ms	Sí puntuación de visión 54.7 · 93 ms	11.2%	2.2 B 2.5 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
126	Tev1-4B-experimental Together · basado en Qwen3.5-4B-Base	33.6 -28.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 41.8	36 ms 28 por segundo · caso lento 166 ms	solo texto	10.4%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí	—	Modelo ajustado
127	Winnow-E4B · basado en gemma-4-E4B	33.5 -28.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 62.5	45 ms 22 por segundo · caso lento 188 ms	Sí puntuación de visión 42.1 · 153 ms	5.8%	8 B 6.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
128	Cam1 · basado en Qwen3.5-4B	33.5 -28.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 46.3	249 ms 4.0 por segundo · caso lento 906 ms	solo texto	6.3%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
129	Aurelis-2B Leptos Labs · basado en MiniCPM5-2B	33.3 -29.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 79.5	74 ms 13 por segundo · caso lento 502 ms	solo texto	6.5%	2.5 B 2.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
130	vera-core-2 · basado en Qwen3.5-2B	32.5 -29.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 61.5	90 ms 11 por segundo · caso lento 170 ms	solo texto	4.6%	1.9 B 2.4 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
131	Ryotide Qwen v0.3.1 · basado en Qwen3.5-4B	32.5 -29.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 55.1	81 ms 12 por segundo	solo texto	9.2%	4 B 3.6 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
132	LatentMesh Blitz 2B v1 LatentMesh Labs · basado en Qwen3.5-2B	32.4 -29.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 66.5	52 ms 19 por segundo · caso lento 168 ms	solo texto	13.7%	2.3 B 2.6 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	Adaptador LoRA
133	LiquidAI d1-3B Liquid AI · basado en LFM2.5-VL-3B	32.2 -30.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 74.5	16 ms 62 por segundo · caso lento 56 ms	solo texto	4.7%	3.1 B 3.1 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	Modelo ajustado
134	Jobe · basado en Qwen3.5-4B-Base	31.9 -30.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 48.8	54 ms 19 por segundo · caso lento 2910 ms	solo texto	12.3%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
135	Metask-Jev-4B Metask-AI-Lab · basado en Qwen3.5-4B-Base	30.9 -31.3 frente a Jev	mejor: Comprensión del lenguaje 40.1	57 ms 17 por segundo · caso lento 369 ms	solo texto	10.3%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Adaptador LoRA
136	Intelif Qwen3-4B · basado en Qwen3-4B	30.8 -31.5 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 51	23 ms 44 por segundo	solo texto	7.1%	4 B 3.6 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	LoRA + cabezal de decisión
137	openvons · basado en Qwen3-4B-Instruct-2507	30.3 -31.9 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 44.6	21 ms 47 por segundo · caso lento 113 ms	solo texto	37.1%	4 B 3.6 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
138	open-jev (pngwn) · basado en Qwen3.5-4B-Base	30.3 -31.9 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 45.7	112 ms 8.9 por segundo · caso lento 724 ms	solo texto	5.9%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Adaptador LoRA
139	Jev-Style 2B v3 · basado en Qwen3.5-2B	29.8 -32.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 52.8	70 ms 14 por segundo	solo texto	11.8%	2.3 B 2.6 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
140	OneJev1.6-0.8B OmniJev · basado en Qwen3.5-0.8B	29.7 -32.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 72.9	13 ms 76 por segundo · caso lento 104 ms	solo texto	3.5%	0.9 B 1.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
141	StartLux-Decision v1.1 0.8B StartLux · basado en Qwen3.5-0.8B	29.0 -33.2 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 74.6	30 ms 33 por segundo · caso lento 87 ms	solo texto	1.5%	0.9 B 1.7 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
142	Crivo-1B · basado en ettin-reranker-1b-v1	29.0 -33.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 78.7	16 ms 61 por segundo · caso lento 71 ms	solo texto	15.1%	1 B 1.8 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
143	SemIf · basado en Qwen3.5-4B-Base	28.3 -33.9 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 39.1	113 ms 8.8 por segundo · caso lento 215 ms	solo texto	9.9%	4.7 B 4.0 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
144	Gevva E4B · basado en gemma-4-E4B-it	27.6 -34.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 56.9	53 ms 19 por segundo	solo texto	14.5%	8 B 6.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
145	vLLM-SR d3-lite (0.8B) vLLM Semantic Router · basado en Qwen3.5-0.8B	25.9 -36.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 56.3	37 ms 27 por segundo · caso lento 77 ms	Sí puntuación de visión 42.1 · 80 ms	9.4%	0.9 B 1.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
146	Saina Helm 2.0 v2 Saina · basado en Qwen3.5-0.8B	25.6 -36.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 61.3	39 ms 26 por segundo · caso lento 49 ms	solo texto	16.8%	0.9 B 1.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
147	Saina Helm 2 Omni (0.8B) Saina · basado en Qwen3.5-0.8B	25.5 -36.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 59.7	39 ms 26 por segundo · caso lento 48 ms	Sí puntuación de visión 40.5 · 169 ms	10.0%	0.9 B 1.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
148	Amber 0.4B · basado en ModernBERT-large	25.4 -36.8 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 78.9	43 ms 24 por segundo · caso lento 47 ms	solo texto	7.5%	0.4 B 1.4 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
149	this-that 1.2 FLock.io · basado en decider-2b	24.7 -37.5 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 45	44 ms 23 por segundo · caso lento 57 ms	solo texto	19.8%	1.9 B 2.4 GB a 4 bits	Sí mit	Sí	Modelo ajustado
150	jiwo 0.8B v2 · basado en Qwen3.5-0.8B	24.5 -37.7 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 44.2	36 ms 28 por segundo · caso lento 75 ms	solo texto	6.8%	0.8 B 1.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
151	Gevva E2B · basado en gemma-4-E2B-it	24.3 -37.9 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 52.5	43 ms 23 por segundo	solo texto	9.0%	5.1 B 4.3 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
152	mini-jev · basado en Qwen3-4B-Instruct-2507	24.2 -38.0 frente a Jev	mejor: Comprensión del lenguaje 29.8	67 ms 15 por segundo · caso lento 178 ms	solo texto	34.6%	4 B 3.6 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
153	vLLM-SR Decision 2.0 Sol 2B vLLM Semantic Router · basado en Qwen3.5-2B	24.1 -38.2 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 48.8	26 ms 39 por segundo	solo texto	3.7%	2.3 B 2.6 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
154	Decider 2B · basado en Qwen3.5-2B-Base	23.9 -38.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 42.4	8 ms 123 por segundo · caso lento 135 ms	solo texto	7.7%	2.3 B 2.6 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
155	Crivo-400M · basado en ettin-reranker-400m-v1	23.0 -39.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 69	17 ms 60 por segundo · caso lento 40 ms	solo texto	12.1%	0.4 B 1.4 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
156	Valen-2B Valen · basado en Qwen3.5-2B	22.8 -39.4 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 45.1	128 ms 7.8 por segundo · caso lento 312 ms	solo texto	10.5%	2.2 B 2.5 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
157	Intern-Decision-2B Intern Large Models · basado en Qwen3.5-2B-Base	21.7 -40.5 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 33.3	34 ms 30 por segundo · caso lento 58 ms	Sí puntuación de visión 47.8 · 107 ms	6.1%	2.3 B 2.6 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
158	Sieve 0.8B Sthānika AI · basado en Qwen3.5-0.8B-Base	21.2 -41.0 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 54.8	52 ms 19 por segundo · caso lento 110 ms	solo texto	8.8%	0.6 B est. 1.6 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
159	wyat-1-800m · basado en Qwen3.5-0.8B-Base	21.2 -41.0 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 43	112 ms 8.9 por segundo · caso lento 924 ms	solo texto	23.2%	0.9 B 1.7 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	Adaptador LoRA
160	Sieve 2B Sthānika AI · basado en Qwen3.5-2B-Base	21.1 -41.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 35.3	63 ms 16 por segundo	solo texto	8.8%	2.3 B 2.6 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
161	EXAONE-4.0-1.2B-JEV v0.3 · basado en EXAONE-4.0-1.2B	21.1 -41.2 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 56.6	149 ms 6.7 por segundo · caso lento 1906 ms	solo texto	7.9%	1.3 B est. 2.0 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	Modelo ajustado
162	Strands Decider 2B Strands Agents · basado en Qwen3.5-2B-Base	20.2 -42.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 43.8	52 ms 19 por segundo · caso lento 126 ms	solo texto	4.4%	1.9 B 2.4 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
163	vLLM-SR Decision 2.0 Eos 0.8B vLLM Semantic Router · basado en Qwen3.5-0.8B	17.7 -44.5 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 38.4	25 ms 40 por segundo	solo texto	13.0%	0.9 B 1.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
164	Crivo-150M v2 · basado en ettin-reranker-150m-v1	17.7 -44.5 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 62.8	13 ms 75 por segundo · caso lento 25 ms	solo texto	11.5%	0.1 B 1.3 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
165	Crivo-68M · basado en ettin-reranker-68m-v1	17.7 -44.5 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 64	12 ms 81 por segundo · caso lento 18 ms	solo texto	10.3%	0.1 B 1.3 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
166	vLLM-SR d3-edge (0.6B) vLLM Semantic Router · basado en Qwen3.5-0.8B	17.1 -45.1 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 53.6	19 ms 52 por segundo · caso lento 45 ms	Sí puntuación de visión 31.7 · 63 ms	14.1%	0.6 B 1.6 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
167	Valen-0.8B Valen · basado en Qwen3.5-0.8B	17.1 -45.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 35.6	128 ms 7.8 por segundo · caso lento 314 ms	solo texto	10.8%	0.9 B 1.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
168	DecisionTune 1.0 DecisionTune · basado en ModernBERT-large	16.9 -45.3 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 46.5	14 ms 72 por segundo · caso lento 111 ms	solo texto	14.8%	0.4 B 1.4 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
169	JPT-0.8B · basado en Qwen3.5-0.8B-Base	16.3 -46.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 36.2	118 ms 8.5 por segundo · caso lento 341 ms	Sí puntuación de visión 42.1 · 116 ms	6.9%	0.9 B 1.7 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Adaptador LoRA
170	Mola-150M · basado en ettin-reranker-150m-v1	16.1 -46.1 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 51.4	13 ms 78 por segundo · caso lento 21 ms	solo texto	8.0%	0.1 B 1.3 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
171	Dinah-1 · basado en dinah-0-apache	16.1 -46.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 62.2	14 ms 70 por segundo · caso lento 58 ms	solo texto	21.8%	0.1 B 1.3 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
172	Bekko System One v0 400M · basado en ettin-encoder-400m	16.0 -46.2 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 42.2	17 ms 58 por segundo · caso lento 72 ms	solo texto	11.1%	0.4 B est. 1.4 GB a 4 bits	Sí	—	Modelo ajustado
173	JEV FLAN-T5 Large public v2 (342M) · basado en flan-t5-large	16.0 -46.3 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 35.5	17 ms 61 por segundo · caso lento 274 ms	solo texto	4.7%	—	Sí	—	Modelo ajustado
174	tasksource Decider nano v4 (150M) tasksource · basado en ettin-reranker-150m-v1	15.6 -46.6 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 49.4	14 ms 70 por segundo · caso lento 23 ms	solo texto	6.9%	0.1 B 1.3 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
175	Bosun v3.1 1.7B Hanno Labs · basado en Qwen3-1.7B-Base	15.6 -46.7 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 42.8	40 ms 25 por segundo · caso lento 174 ms	solo texto	13.0%	1.7 B 2.2 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
176	Kev 0.8B r15 · basado en Qwen3.5-0.8B-Base	15.0 -47.2 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 35.5	45 ms 22 por segundo	solo texto	4.0%	0.9 B 1.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
177	Mola-68M · basado en ettin-reranker-68m-v1	15.0 -47.3 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 49.4	11 ms 88 por segundo · caso lento 18 ms	solo texto	11.9%	0.1 B 1.3 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
178	Sifr 0.8B v3.1 · basado en Qwen3.5-0.8B	14.9 -47.3 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 45.5	35 ms 29 por segundo · caso lento 1042 ms	solo texto	12.0%	0.9 B 1.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
179	vLLM-SR Decision 2.0 Kai 0.6B vLLM Semantic Router · basado en Qwen3-0.6B-Base	14.9 -47.3 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 32	19 ms 54 por segundo	solo texto	3.8%	0.6 B 1.6 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
180	Crivo-32M v2 · basado en ettin-reranker-32m-v1	13.7 -48.5 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 50	8 ms 132 por segundo · caso lento 12 ms	solo texto	13.3%	—	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
181	Kodiak v0.2 1B (accuracy) Cortex Agent LLC · basado en ettin-encoder-1b	13.3 -48.9 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 36.2	142 ms 7.0 por segundo	solo texto	7.7%	3 B 3.0 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
182	JEV Ettin 400M · basado en ettin-encoder-400m	13.2 -49.0 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 26.3	16 ms 62 por segundo · caso lento 80 ms	solo texto	9.0%	0.4 B est. 1.4 GB a 4 bits	Sí	—	Modelo ajustado
183	Intern-Decision-0.8B Intern Large Models · basado en Qwen3.5-0.8B-Base	12.7 -49.5 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 28.4	34 ms 30 por segundo · caso lento 39 ms	Sí puntuación de visión 36.3 · 74 ms	2.5%	0.9 B 1.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
184	Tev1-0.8B-experimental Together · basado en Qwen3.5-0.8B-Base	12.6 -49.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 32	29 ms 35 por segundo · caso lento 134 ms	solo texto	12.6%	0.9 B 1.7 GB a 4 bits	Sí	—	Modelo ajustado
185	Prumo	12.2 -50.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 45.3	0 ms 3333 por segundo · caso lento 12 ms	solo texto	4.7%	—	Sí apache-2.0	Sí	Técnica sobre un modelo base
186	Jev-Style 0.8B v3 · basado en Qwen3.5-0.8B	12.1 -50.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 35.4	36 ms 28 por segundo	solo texto	8.4%	0.9 B 1.7 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
187	LiquidAI d1-omni-600M Liquid AI · basado en LFM2.5-Encoder-350M	11.5 -50.8 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 35	11 ms 92 por segundo · caso lento 34 ms	solo texto	12.8%	0.6 B 1.6 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	Modelo ajustado
188	vera-spark · basado en ModernBERT-large	11.2 -51.1 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 30.1	80 ms 13 por segundo · caso lento 130 ms	solo texto	15.7%	0.6 B 1.6 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
189	Crivo-17M · basado en ettin-reranker-17m-v1	11.1 -51.1 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 40.1	6 ms 169 por segundo · caso lento 10 ms	solo texto	8.0%	—	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
190	Bosun v3.1 0.6B Hanno Labs · basado en Qwen3-0.6B-Base	10.6 -51.6 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 34.2	39 ms 26 por segundo · caso lento 107 ms	solo texto	14.2%	0.6 B 1.6 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	LoRA + cabezal de decisión
191	Bekko System One v0 68M · basado en ettin-encoder-68m	10.0 -52.2 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 32.2	12 ms 85 por segundo · caso lento 31 ms	solo texto	11.3%	0.1 B est. 1.3 GB a 4 bits	Sí	—	Modelo ajustado
192	Von 1.3 · basado en ModernBERT-large	9.8 -52.5 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 30.1	18 ms 56 por segundo	solo texto	21.6%	0.4 B 1.4 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
193	Lavoir Mogan AI · basado en ModernBERT-large	9.6 -52.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 13	20 ms 50 por segundo · caso lento 50 ms	solo texto	14.9%	0.4 B 1.4 GB a 4 bits	Sí cc-by-nc-4.0	No (no comercial)	Modelo ajustado
194	GLiNER2.5-Decide Fastino · basado en gliner2-large-v1	9.6 -52.6 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 25.3	23 ms 43 por segundo · caso lento 229 ms	solo texto	8.8%	0.5 B 1.5 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
195	JevK5 Lite · basado en deberta-v3-large	8.8 -53.5 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 28.7	19 ms 52 por segundo	solo texto	14.9%	0.3 B 1.4 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
196	LFM2.5-2.6B-RLCD · basado en LFM2.5-2.6B-Base	7.7 -54.5 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 10.5	39 ms 25 por segundo · caso lento 95 ms	solo texto	25.4%	2.7 B 2.8 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	Modelo ajustado
197	Laya	7.2 -55.0 frente a Jev	mejor: Comprensión del lenguaje 10.1	6 ms 172 por segundo · caso lento 223 ms	solo texto	14.0%	0.4 B 1.4 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
198	CLM-v0.1-8B · basado en Qwen3-8B-Base	6.6 -55.6 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 14	47 ms 21 por segundo · caso lento 131 ms	solo texto	32.3%	8.2 B 6.2 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
199	Qwen-2.5-1B-RLCD · basado en Qwen2.5-1.5B	6.5 -55.7 frente a Jev	mejor: Artes & gusto humano 8.5	44 ms 23 por segundo · caso lento 75 ms	solo texto	20.5%	1.5 B 2.1 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
200	Bekko System One v0 17M · basado en ettin-encoder-17m	5.7 -56.5 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 21.3	7 ms 147 por segundo · caso lento 17 ms	solo texto	16.1%	—	Sí	—	Modelo ajustado
201	jeff · basado en gliformer-large-v1	4.8 -57.4 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 21.3	22 ms 46 por segundo · caso lento 68 ms	solo texto	9.7%	0.6 B est. 1.6 GB a 4 bits	No	—	Técnica sobre un modelo base
202	system-one-gemma · basado en gemma-3-270m	4.7 -57.5 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 17.2	32 ms 31 por segundo · caso lento 748 ms	solo texto	23.9%	0.3 B 1.4 GB a 4 bits	No	—	LoRA + cabezal de decisión
203	Julia 1 Supersonic Labs · basado en mmBERT-small	4.2 -58.0 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 9.9	6 ms 172 por segundo · caso lento 15 ms	solo texto	42.0%	0.1 B est. 1.3 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado
204	LFM2.5-350M-RLCD	4.1 -58.1 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 3.8	27 ms 37 por segundo · caso lento 174 ms	solo texto	56.8%	0.4 B 1.4 GB a 4 bits	Sí otro	Revisa la licencia	Modelo ajustado
205	DM-JEPA 1.1 Danger Labs · basado en ModernBERT-base	3.3 -58.9 frente a Jev	mejor: Recuperación & clasificación 34	63 ms 16 por segundo · caso lento 2068 ms	solo texto	44.5%	0.1 B 1.3 GB a 4 bits	Sí mit	Sí	Modelo ajustado
206	Nirnaya 0.4B · basado en loggenix-moe-0.4B-0.2A-sft-s4	3.2 -59.0 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 5.5	14 ms 69 por segundo · caso lento 36 ms	solo texto	4.6%	0.4 B 1.4 GB a 4 bits	Sí	—	Modelo ajustado
207	Zev	1.9 -60.3 frente a Jev	mejor: Artes & gusto humano 6	1 ms 2000 por segundo · caso lento 2 ms	solo texto	13.8%	—	No	—	Técnica sobre un modelo base
208	Verdict · basado en gliclass-modern-base-v2.0	1.5 -60.7 frente a Jev	mejor: Herramientas & automatización 6.6	11 ms 88 por segundo · caso lento 60 ms	solo texto	15.4%	0.2 B 1.3 GB a 4 bits	Sí apache-2.0	Sí	Modelo ajustado

Decision Index: puntuación corregida por azar, de 0 (adivinar al azar) a 100 (perfecto), que combina pruebas públicas (20 %), pruebas privadas de las mismas habilidades (50 %) y tareas privadas de dominios nuevos (30 %). Áreas, de izquierda a derecha: Conocimiento & razonamiento, Comprensión del lenguaje, Recuperación & clasificación, Herramientas & automatización, Artes & gusto humano, Juegos & estrategia (barra vacía: aún no medido). Velocidad: tiempo mediano por decisión y caso lento (percentil 95), medidos por la clasificación en una 1 x NVIDIA RTX PRO 6000; un modelo de decisión devuelve una sola respuesta, así que los tokens por segundo no se aplican. Imágenes: puntuación en la clasificación de Visión independiente de la clasificación (0.4). Error de calibración (ECE): cuánto se alejan las probabilidades indicadas de la frecuencia con la que el modelo acierta; cuanto más bajo, mejor. Uso comercial: según la licencia de la página del modelo en Hugging Face; las licencias «no comerciales» (NC) prohíben el uso empresarial. El tamaño a 4 bits y «cabe en mi hardware» son estimaciones nuestras. Las filas resaltadas puntúan mejor que Jev.

Los 15 mejores modelos de decisión

mammoth-1 (27B) 71.24 Perplexity Decider v1.2 (27B) 69.42 StartLux-Decision v1.1 27B 69.29 vLLM-SR d3 (27B) 69.06 AJev lm6q (Gemma 4 31B) 69.05 vLLM-SR d3-turbo (27B) 69.04 linne-oak 1.0 (31B) 68.55 Nace.AI Drex Max v1 (27B) 68.51 Lychee-27B 68.28 Amos 1 Large (27B) 67.48 Decider 31B (NVFP4) 67.04 Matilda Decision v1 65.91 Bobcat 1.3 (31B) 65.61 frontier-infra Jebadiah 27B v2.1 (t1e) 65.37 jev-brain · Gemma-4-31B 65.29 Jev 1.14 (TypeSafe) 62.22

5055606570

Puntuación del Decision Index; el eje empieza en 50. Los cinco mejores modelos tienen el mismo color en ambos gráficos. Barra oscura y línea discontinua: Jev 1.14, el propio modelo de TypeSafe (62.22). Las barras que superan la línea puntúan mejor que Jev.

Qué muestra · Cómo leerlo

Qué muestra. Los 15 mejores modelos de decisión abiertos en el Decision Index de Jev, con el propio Jev (la barra oscura rayada) como referencia.

Cómo leerlo. Barra más larga, mejor modelo. Las barras que superan la línea discontinua puntúan mejor que Jev. Los cinco mejores tienen los mismos colores en ambos gráficos.

Puntuación frente al tamaño

Pequeños y potentes Jev 1.14 · 62.22 mammoth-1 (27B)StartLux-Decision v1.1 4BStartLux-Decision v1.1 2BOneJev1.6-0.8BCrivo-150M v2

050100

0.1B1B10B100B

Cada punto es un modelo abierto; más arriba es mejor y más a la izquierda es más pequeño. La línea une los modelos que superan a todos los más pequeños. Parámetros en escala logarítmica. Línea discontinua: Jev 1.14. Puntos de color: los cinco mejores modelos, con los mismos colores que las barras. Los puntos por encima de la línea discontinua superan a Jev.

Qué muestra · Cómo leerlo

Qué muestra. Todos los modelos de decisión con tamaño conocido: puntuación del Decision Index frente a su número de parámetros.

Cómo leerlo. Más arriba es mejor y más a la izquierda es más pequeño. Los puntos por encima de la línea discontinua de Jev superan a Jev; la esquina verde reúne a los pequeños y potentes, los más baratos de ejecutar.

Sobre los modelos de decisión

¿Para qué sirve?

Para dirigir una solicitud al modelo adecuado, clasificar tickets o correos, hacer comprobaciones de sí/no, elegir la siguiente acción de un agente o puntuar respuestas. En cualquier sitio donde un LLM escribiría una respuesta larga solo para decir «B».

¿Jev es gratis?

El propio Jev es un modelo cerrado y alojado de TypeSafe AI. Los modelos de esta clasificación son reproducciones abiertas; la mayoría tienen pesos en Hugging Face que puedes descargar y ejecutar gratis.

¿De dónde salen estas puntuaciones?

Del Jev Decision Index, una clasificación comunitaria en Hugging Face (Decision Index decision-index-0.3, 42 pruebas públicas más pruebas privadas), actualizada por última vez el 20 oct 2026. No es oficial y no está afiliada a TypeSafe AI; nosotros tampoco. Copiamos sus puntuaciones una vez por noche y enlazamos cada modelo con su página.

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