Modelli decisionali in classifica

Un modello decisionale non scrive testo. Sceglie un'opzione, dà un punteggio o risponde sì o no con una probabilità, in una frazione di secondo. TypeSafe AI ha rilasciato il primo, Jev, a settembre 2026; ormai decine di modelli aperti ne copiano l'idea.

Modelli in classifica208180 con una pagina su Hugging Face

Miglior modello aperto71.2mammoth-1 (27B)

Jev 1.14 (TypeSafe)62.2modello chiuso, il riferimento

Meglio di Jev27modelli aperti con un punteggio più alto di Jev, il primo modello decisionale

Il migliore per uso aziendale69.4Perplexity Decider v1.2 (27B) · apache-2.0

Classifica completa

Uso commerciale consentito Capisce le immagini Ci sta sul mio hardware × schede

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

Decision Index: punteggio corretto per il caso, da 0 (risposte a caso) a 100 (perfetto), che mescola benchmark pubblici (20%), test privati delle stesse abilità (50%) e compiti privati di ambiti nuovi (30%). Aree, da sinistra a destra: Conoscenza e ragionamento, Comprensione del linguaggio, Ricerca e classificazione, Strumenti e automazione, Arte e gusto umano, Giochi e strategia (barra vuota: non ancora misurato). Velocità: tempo mediano per decisione e caso lento (95° percentile), misurati dalla classifica su una 1 x NVIDIA RTX PRO 6000; un modello decisionale restituisce una sola risposta, quindi i token al secondo non si applicano. Immagini: punteggio nella classifica Visione separata (0.4). Errore di calibrazione (ECE): quanto le probabilità dichiarate si discostano da quanto spesso il modello ha ragione; più basso è meglio. Uso commerciale: dalla licenza nella pagina Hugging Face del modello; le licenze «non commerciali» (NC) vietano l'uso aziendale. La dimensione a 4 bit e «ci sta sul mio hardware» sono stime nostre. Le righe evidenziate ottengono un punteggio migliore di Jev.

I primi 15 modelli decisionali

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

Punteggio Decision Index, l'asse parte da 50. I cinque modelli migliori hanno lo stesso colore in entrambi i grafici. Barra scura e linea tratteggiata: Jev 1.14, il modello di TypeSafe (62.22). Le barre che superano la linea ottengono un punteggio migliore di Jev.

Cosa mostra · Come leggerlo

Cosa mostra. I 15 migliori modelli decisionali aperti nel Jev Decision Index, con Jev stesso (la barra scura a righe) come riferimento.

Come leggerlo. Barra più lunga, modello migliore. Le barre che superano la linea tratteggiata ottengono un punteggio migliore di Jev. I cinque migliori hanno gli stessi colori in entrambi i grafici.

Punteggio e dimensione

Piccoli e forti 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

Ogni punto è un modello aperto; più in alto è meglio, più a sinistra è più piccolo. La linea unisce i modelli che battono tutti quelli più piccoli. Parametri in scala logaritmica. Linea tratteggiata: Jev 1.14. Punti colorati: i cinque modelli migliori, con gli stessi colori delle barre. I punti sopra la linea tratteggiata battono Jev.

Cosa mostra · Come leggerlo

Cosa mostra. Ogni modello decisionale di cui si conosce la dimensione: punteggio Decision Index rispetto al numero di parametri.

Come leggerlo. Più in alto è meglio, più a sinistra è più piccolo. I punti sopra la linea tratteggiata di Jev lo battono; l'angolo verde contiene quelli piccoli e forti, i più economici da far girare.

Sui modelli decisionali

A cosa servono?

Per instradare una richiesta al modello giusto, classificare ticket o email, controlli sì/no, scegliere la prossima azione di un agente, dare un punteggio alle risposte. Ovunque un LLM scriverebbe una risposta lunga solo per dire «B».

Jev è gratis?

Jev è un modello chiuso e ospitato di TypeSafe AI. I modelli di questa classifica sono riproduzioni aperte; la maggior parte ha i pesi su Hugging Face, che puoi scaricare e usare gratis.

Da dove vengono questi punteggi?

Dal Jev Decision Index, una classifica della community su Hugging Face (Decision Index decision-index-0.3, 42 benchmark pubblici più test privati), aggiornata l'ultima volta il 20 ott 2026. Non è ufficiale e non è affiliata a TypeSafe AI; noi nemmeno. Copiamo i suoi punteggi una volta a notte e colleghiamo ogni modello alla sua pagina.

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