Kev es una familia de pequeños modelos de decisión construidos sobre Qwen3.5, basados en Jev's Architecture Unmasked. Puedes usar pesos preentrenados o entrenar los tuyos. La API es compatible con System One de Type Safe, por lo que puedes apuntar su SDK de Python a tu servidor local. Disponible en tamaños de 0.8B, 4B y 9B con código de entrenamiento y datos de evaluación. Soporta preguntas de opción múltiple (choice), opción sí/no (noul) y calificación (score) en la misma solicitud. Las preguntas comparten texto de entrada pero no pueden leerse entre sí. Funciona en CUDA y Apple Silicon; los modelos 4B y 9B caben en un Mac de 32 GB usando bf16.

El inicio rápido requiere Python 3.12+ y uv. Clona el repositorio y ejecuta el modelo 4B localmente. La primera ejecución descarga el adaptador y el modelo base. También puedes especificar un punto de verificación local o una revisión de Hub.

Una página web interactiva te permite probar entradas y ver cómo el orden de las opciones afecta las respuestas. Incluye conjuntos de datos predefinidos para probar el aislamiento de preguntas y una demostración de ajedrez donde el tablero se ingresa y los movimientos legales son opciones de Choice.

Los modelos comienzan con Kev-4B. Usa Kev-9B para mayor precisión y capacidad.