モデル紹介
**OpenJev (Verdict)** is an open-source, post-trained foundational decision model built for structured software workflows, inspired by **TypeSafe AI's Jev** and **Reinforcement Learning for Calibrated Decisions (RLCD)**. It provides calibrated semantic judgments (discrete choices, ordinal scores, and binary probabilities) in a single forward pass without conversational text generation. - **GitHub Repository**: https://github.com/Heman10x-NGU/Verdict-open-jev - **Base Architecture**: ModernBERT-base (`knowledgator/gliclass-modern-base-v2.0`, 151,378,177 parameters) - **Logit Capacity**: 25 candidate slots (24 substantive options + 1 explicit abstention slot) 1. **Non-Autoregressive Single Pass**: Evaluates all candidate options simultaneously in a single forward pass (< 35ms latency) without token generation loops. 2. **Proper Scoring Calibration**: Trained with composite Cross-Entropy + Brier Score loss: $$\mathcal{L}_{\text{total}} = \mathcal{L}_{\text{CE}} + 1.0 \times \mathcal{L}_{\text{Brier}}$$ followed by post-hoc L-BFGS temperature scaling ($T = 1.0716$). 3. **Explicit Abstention Route**: Dedicated `__insufficient_evidence__` candidate slot ensures calibrated rejection on out-of-distribution or insufficient context queries. 4. **Edge and In-Browser WebGPU**: Runs locally in browsers via WebGPU/WASM and on servers via PyTorch/ONNX Runtime.
主な特徴
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
制約と注意点
具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。
出典別料金と費用分析
料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。
| 出典・チャネル | 入力 | 出力 | 課金単位 | 収集日時 |
|---|---|---|---|---|
| 確認可能な料金がありません。出典を確認してください。 | ||||
月額の基本トークン費用を試算
試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。
公開評価と実行設定
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
収録済みの全ランキング →よくある質問
オープンウェイトなら無料で商用利用できますか？
必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
これはリアルタイムの請求料金ですか？
収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。
出典と追跡記録
许可证：apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。