Kev é uma família de pequenos modelos de decisão construídos sobre Qwen3.5, baseados em Jev's Architecture Unmasked. Você pode usar pesos pré-treinados ou treinar os seus próprios. A API corresponde ao System One da Type Safe, então você pode apontar o SDK Python deles para o seu servidor local. Disponível em tamanhos de 0.8B, 4B e 9B com código de treinamento e dados de avaliação. Suporta perguntas de opção múltipla (choice), sim/não (noul) e classificação (score) na mesma solicitação. As perguntas compartilham o texto de entrada, mas não podem se ler mutuamente. Funciona em CUDA e Apple Silicon; modelos 4B e 9B cabem em um Mac de 32 GB usando bf16.

O início rápido requer Python 3.12+ e uv. Clone o repositório e execute o modelo 4B localmente. A primeira execução baixa o adaptador e o modelo base. Você também pode especificar um ponto de verificação local ou uma revisão do Hub.

Um playground web permite testar entradas e ver como a ordem das opções afeta as respostas. Inclui presets para testar o isolamento de perguntas e uma demonstração de xadrez onde o tabuleiro é inserido e movimentos legais são opções de Choice.

Os modelos começam com Kev-4B. Use Kev-9B para maior precisão e capacidade.