Kev একটি Qwen3.5-এ ভিত্তি করে ছোট নির্ণয় মডেলের একটি পরিবার, Jev-এর Architecture Unmasked-এর ভিত্তিতে। আপনি প্রি-প্রশিক্ষিত ওজন ব্যবহার করতে পারেন বা নিজের জন্য প্রশিক্ষণ করতে পারেন। API Type Safe-এর System One-এর সাথে মেলে, তাই আপনি তাদের Python SDK-কে আপনার স্থানীয় সার্ভারের দিকে নির্দেশ করতে পারেন। 0.8B, 4B এবং 9B সাইজের সঙ্গে প্রশিক্ষণ কোড এবং মূল্যায়ন ডেটা প্রদান করা হয়েছে। একই অনুরোধে yes/no (noul), multiple-choice (choice) এবং rating (score) প্রশ্নের সমর্থন করে। প্রশ্নগুলি ইনপুট টেক্সট শেয়ার করে কিন্তু একে অপরকে পড়তে পারে না। CUDA এবং Apple Silicon-এ চলে; 4B এবং 9B মডেলগুলি bf16 ব্যবহার করে 32 GB ম্যাকে ফিট করে।

দ্রুত শুরু করতে Python 3.12+ এবং uv প্রয়োজন। রিপোজিটরি ক্লোন করুন এবং স্থানীয়ভাবে 4B মডেল চালান। প্রথম চালানিতে অ্যাডাপ্টার এবং বেস মডেল ডাউনলোড হয়। আপনি স্থানীয় চেকপয়িন্ট বা Hub রিভিশন নির্দিষ্ট করতে পারেন।

একটি ওয়েব প্লে-গ্রাউন্ড আপনাকে ইনপুট চেষ্টা করতে এবং অপশন ক্রম কীভাবে উত্তরের প্রভাব দেয় তা পরীক্ষা করতে দেয়। প্রশ্ন আলাদাকরণ পরীক্ষার জন্য প্রিসেট অন্তর্ভুক্ত আছে এবং একটি শহর ডেমো আছে যেখানে বোর্ড ইনপুট এবং বৈধ মুভমেন্টগুলি Choice অপশন হিসেবে রয়েছে।

মডেলগুলি Kev-4B থেকে শুরু হয়। উচ্চ নির্ভুলতা ও ক্ষমতার জন্য Kev-9B ব্যবহার করুন।