OneJev1.5-4B

OneJev1.5-4B от команды OmniJev — 4B-модель для принятия решений. Это полный fine-tune Qwen/Qwen3.5-4B, обученный примерно на 320 тыс. вопросов из реальных agent runs, видео, изображений и тренировочных частей публичных decision-датасетов. На вход принимает скриншот, фото, видео или текст с вопросами, а на выходе за один forward pass даёт калиброванную вероятность для каждого варианта.

✅ Ключевые особенности

• 🖼 Мультимодальный вход: изображения, видео и обычный текст.
• 🔥 Один forward pass — вероятности по всем вариантам.
• 📌 Калиброванные вероятности для вариантов ответа или действия.
• 💻 API в стиле TypeSafe System One с полем media для изображений и видео.
• 📚 Обучение на ~320 тыс. вопросов из реальных прогонов агентов и публичных датасетов.
• ✔ Лицензия Apache 2.0.

💻 Пример

from qev import Client, Noul
from qev.media import data_uri

r = Client("http://localhost:8000").system_one(
    state={"task": "Pay the open invoice from ACME", "screen": "<image:1>"},
    media=[{"type": "image", "data": data_uri("screenshot.png")}],
    questions={"done": Noul("The invoice has been paid")},
)

Подробнее

Decision Index 0.3, публичная часть: 54.89 — второй результат среди 83 моделей до 8B, отставание от лидера 0.01.
Обучение: полный fine-tune Qwen/Qwen3.5-4B на ~320 тыс. вопросов.
Лицензия Apache 2.0; модель выдаёт вероятности вариантов за один forward pass.
Требования к VRAM в карточке не указаны.