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jev-smol(参考实现)

DanielMcSheehy ChoiceNoulScore图像 开源权重 500M(活跃 444M) 手工收录Decision IndexS1MB

唯一打通「文本 + 图像 → 类型化决策」全链路的开源参考工程:数据管线(9 个公开源 + 5 个确定性合成生成器)、LoRA 训练、评测 harness、以及 Jev/CLEF 兼容的 /v1/systemone 服务。实测 noul 从 61% 提到 81%,Brier 降 25%。注意:未发布训练好的权重,只发布了配方的适配器。

S1MB Task Avg
2.5
第 94 名 · 覆盖 137/137(100%)
Decision Index Full
25.2
第 77 名 · public 21.3
校准 ECE
0.346
越低越好 · Brier 0.726

模型信息

厂商
DanielMcSheehy
类别
开源权重
参数规模
500M(活跃 444M)
基座模型
HuggingFaceTB/SmolVLM2-500M-Video-Instruct
权重
可下载(开源)
许可证
Apache-2.0 可商用
输入模态
文本 图像
决策原语
ChoiceNoulScore
可微调
可以
微调方法
语言塔 LoRA + 冻结视觉塔(启动断言 lora_matches_vision == 0);TRL prompt-completion SFT,仅 assistant token 计损;max_length=None 保证不截断图像 token;per-option logit 打分 + Brier 校准
微调硬件
LoRA 2.5–4 GB;Apple Silicon MPS 上 2 epoch 约 35 分钟;fp32 全参约 12 GB
训练方式
inference technique

数据来源与链接

本站聚合自: 手工收录、Decision Index、S1MB。 分数与链接均指向原始出处。

Decision Index 领域得分

知识与推理
53.1
语言理解
64.8
检索与分类
64.4
工具与自动化
78.8
艺术与人类品味
59.5

S1MB · 137 个基准

基准类型该模型全场最佳 全场均值对比来源
dbpedia Choice 55.1 98.9 83.7 来源 ↗
s1mb generalization contextual choice Choice 38.2 100.0 82.8 来源 ↗
laya / ag news Choice 37.3 94.0 75.5 来源 ↗
miqa Choice 31.8 95.5 62.3 来源 ↗
ethos Noul 18.0 76.0 44.0 来源 ↗
mtop Choice 17.8 87.4 58.9 来源 ↗
laya / typed decisions Noul 16.9 47.8 24.6 来源 ↗
banking77 Choice 16.8 93.7 55.0 来源 ↗
sgd Choice 15.3 96.6 24.4 来源 ↗
hwu64 Choice 14.9 92.5 57.1 来源 ↗
clinc Choice 13.8 99.3 57.7 来源 ↗
arct Choice 12.8 89.4 39.6 来源 ↗
civil comments Noul 12.3 36.7 21.5 来源 ↗
massive Choice 12.3 96.7 64.8 来源 ↗
s1mb generalization diverse choice Choice 11.4 100.0 69.8 来源 ↗
s1mb generalization diverse noul Noul 10.0 100.0 59.5 来源 ↗
stepgame Choice 9.5 82.1 18.0 来源 ↗
laya / typed decisions Choice 9.1 34.5 19.1 来源 ↗
open jev / customer control v1 Choice 8.7 82.6 64.4 来源 ↗
go emotions Noul 8.7 61.3 38.5 来源 ↗
open jev / mailroom control v1 Choice 8.3 100.0 83.1 来源 ↗
open jev / reasoning control v1 Noul 6.6 100.0 25.5 来源 ↗
plane Noul 6.0 100.0 11.1 来源 ↗
arc Choice 5.9 98.5 64.7 来源 ↗
open jev / mailroom control v1 Noul 5.0 100.0 62.9 来源 ↗
quartz Choice 4.8 88.1 49.4 来源 ↗
hans Noul 4.0 100.0 43.6 来源 ↗
fol nli Choice 3.3 54.1 10.4 来源 ↗
s1mb generalization diverse score Score 2.5 95.3 43.1 来源 ↗
s1mb generalization contextual noul Noul 2.0 98.0 62.3 来源 ↗
sdoh nli Noul 2.0 92.0 61.0 来源 ↗
aegis2 Noul 1.2 62.3 33.0 来源 ↗
open jev / painting geometry v1 Score 0.8 100.0 15.9 来源 ↗
aqua rat Choice 0.0 77.5 11.0 来源 ↗
argument quality Choice 0.0 95.9 37.8 来源 ↗
argument quality Noul 0.0 23.9 5.4 来源 ↗
babi nli Noul 0.0 84.0 37.3 来源 ↗
bbq Choice 0.0 98.3 54.2 来源 ↗
boardgameqa Choice 0.0 62.5 15.8 来源 ↗
canttalk Noul 0.0 86.0 44.1 来源 ↗
cladder Noul 0.0 94.0 18.3 来源 ↗
contract nli Choice 0.0 78.5 32.3 来源 ↗
corr2cause Choice 0.0 91.7 3.8 来源 ↗
creak Noul 0.0 88.0 39.0 来源 ↗
crows pairs Choice 0.0 70.8 30.7 来源 ↗
defeasible nli Choice 0.0 80.4 33.2 来源 ↗
esci Choice 0.0 46.6 13.3 来源 ↗
ethics Choice 0.0 83.3 21.2 来源 ↗
ethics Noul 0.0 68.6 24.1 来源 ↗
few nerd Choice 0.0 86.4 44.2 来源 ↗
followir core17 Noul 0.0 46.6 21.3 来源 ↗
followir news21 Noul 0.0 42.7 14.9 来源 ↗
followir robust04 Noul 0.0 90.9 47.2 来源 ↗
gretel pii Choice 0.0 94.5 43.5 来源 ↗
gsm8k Choice 0.0 78.6 23.9 来源 ↗
hatecheck Noul 0.0 98.0 47.8 来源 ↗
hh rlhf Choice 0.0 23.1 3.1 来源 ↗
impli Noul 0.0 88.0 47.0 来源 ↗
laya / enron spam Noul 0.0 100.0 55.0 来源 ↗
laya / typed decisions Score 0.0 67.0 26.9 来源 ↗
lexcomp Noul 0.0 52.0 22.7 来源 ↗
logical entailment Noul 0.0 72.0 12.3 来源 ↗
lonli Choice 0.0 86.9 39.6 来源 ↗
nlsat Noul 0.0 22.0 2.2 来源 ↗
open jev / amount extraction control v1 Choice 0.0 100.0 55.2 来源 ↗
open jev / amount extraction control v1 Noul 0.0 100.0 33.7 来源 ↗
open jev / browser control v1 Choice 0.0 100.0 67.7 来源 ↗
open jev / citation control v1 Choice 0.0 100.0 41.5 来源 ↗
open jev / context retention control v1 Noul 0.0 100.0 19.7 来源 ↗
open jev / customer control v1 Noul 0.0 100.0 58.4 来源 ↗
open jev / customer control v1 Score 0.0 99.3 36.9 来源 ↗
open jev / drone control v1 Choice 0.0 100.0 5.1 来源 ↗
open jev / drone control v1 Noul 0.0 100.0 50.7 来源 ↗
open jev / drone control v1 Score 0.0 99.2 1.3 来源 ↗
open jev / email selection control v1 Choice 0.0 100.0 24.2 来源 ↗
open jev / email selection control v1 Noul 0.0 100.0 41.3 来源 ↗
open jev / entity alignment control v1 Noul 0.0 100.0 36.5 来源 ↗
open jev / entity alignment control v1 Score 0.0 100.0 8.5 来源 ↗
open jev / ir control v1 Choice 0.0 88.0 45.1 来源 ↗
open jev / ir control v1 Noul 0.0 100.0 47.6 来源 ↗
open jev / ir control v1 Score 0.0 98.6 10.6 来源 ↗
open jev / painting geometry v1 Choice 0.0 100.0 46.7 来源 ↗
open jev / painting geometry v1 Noul 0.0 100.0 27.8 来源 ↗
open jev / phone extraction control v1 Choice 0.0 100.0 33.0 来源 ↗
open jev / phone extraction control v1 Noul 0.0 100.0 50.9 来源 ↗
open jev / reasoning control v1 Choice 0.0 95.0 28.8 来源 ↗
open jev / reasoning control v1 Score 0.0 90.7 28.1 来源 ↗
open jev / silent failure control v1 Noul 0.0 100.0 38.8 来源 ↗
open jev / snake v1 Choice 0.0 83.5 8.4 来源 ↗
open jev / snake v1 Noul 0.0 100.0 9.1 来源 ↗
open jev / sponsor segment control v1 Choice 0.0 100.0 52.7 来源 ↗
open jev / tic tac toe v1 Choice 0.0 48.5 3.5 来源 ↗
open jev / vizdoom basic v1 Noul 0.0 100.0 39.6 来源 ↗
open jev / vizdoom basic v1 Score 0.0 100.0 30.2 来源 ↗
open jev / workflow controls v1 / agent trace observability Noul 0.0 100.0 28.3 来源 ↗
open jev / workflow controls v1 / customer service Noul 0.0 100.0 42.1 来源 ↗
open jev / workflow controls v1 / invoice processing Noul 0.0 100.0 34.8 来源 ↗
open jev / workflow controls v1 / security incidents Noul 0.0 100.0 38.2 来源 ↗
openbookqa Choice 0.0 97.2 54.1 来源 ↗
patent similarity Score 0.0 48.3 17.9 来源 ↗
paws Noul 0.0 88.0 45.9 来源 ↗
poem sentiment Choice 0.0 57.1 3.9 来源 ↗
qasper Noul 0.0 88.0 41.9 来源 ↗
robust lr Choice 0.0 66.7 19.1 来源 ↗
ruletaker Noul 0.0 96.0 28.0 来源 ↗
s1mb generalization contextual score Score 0.0 92.7 42.4 来源 ↗
scicite Choice 0.0 71.0 44.1 来源 ↗
scitail Noul 0.0 98.0 53.2 来源 ↗
scone Choice 0.0 92.0 34.5 来源 ↗
snli Choice 0.0 98.4 46.4 来源 ↗
spartqa Choice 0.0 38.7 4.5 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanoarguana Noul 0.0 48.2 15.7 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanoarguana Score 0.0 36.0 7.6 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanodbpedia Noul 0.0 52.1 29.1 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanodbpedia Score 0.0 44.9 17.8 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanofiqa2018 Noul 0.0 54.0 28.7 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanofiqa2018 Score 0.0 46.7 15.4 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanohotpotqa Noul 0.0 70.8 28.3 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanohotpotqa Score 0.0 63.6 14.1 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanomsmarco Noul 0.0 62.5 37.5 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanomsmarco Score 0.0 52.6 18.1 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanonfcorpus Noul 0.0 46.2 25.1 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanonfcorpus Score 0.0 38.6 10.9 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanonq Noul 0.0 67.2 39.7 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanonq Score 0.0 49.4 9.5 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanoscidocs Noul 0.0 41.7 17.4 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanoscidocs Score 0.0 36.7 7.3 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanotouche2020 Noul 0.0 47.0 26.8 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanotouche2020 Score 0.0 44.3 20.9 来源 ↗
synthetic relevance / nanocoir Noul 0.0 73.0 33.9 来源 ↗
synthetic relevance / nanocoir Score 0.0 44.3 4.3 来源 ↗
temporal nli Choice 0.0 80.7 18.5 来源 ↗
tracie Noul 0.0 34.0 8.8 来源 ↗
ud ewt Choice 0.0 56.7 13.4 来源 ↗
winobias Choice 0.0 91.3 30.5 来源 ↗
winowhy Noul 0.0 62.0 19.0 来源 ↗
wiqa Choice 0.0 58.7 19.5 来源 ↗

Decision Index · 38 个基准

基准类型该模型全场最佳 全场均值对比来源
ARC-Easy 混合(Choice 95.8 99.5 87.3 来源 ↗
ARC-Challenge 混合(Choice 88.4 98.2 79.1 来源 ↗
BPoMP 混合(Choice 81.0 97.0 73.5 来源 ↗
RouterBench 混合(Choice 79.4 80.1 73.2 来源 ↗
BFCL 混合(Choice 77.4 98.8 80.3 来源 ↗
HellaSwag 混合(Choice 77.2 98.5 72.9 来源 ↗
NLI4CT 混合(Choice 70.8 86.2 69.2 来源 ↗
MMLU 混合(Choice 67.3 91.9 64.1 来源 ↗
FinEntity 混合(Choice 64.0 97.1 73.8 来源 ↗
MuSR 混合(Choice 59.6 86.2 55.8 来源 ↗
WinoGrande 混合(Choice 59.5 97.5 69.7 来源 ↗
SGD 混合(Choice 58.8 73.4 47.8 来源 ↗
Humicroedit 混合(Choice 58.2 75.1 57.2 来源 ↗
HoVer 混合(Choice 57.2 89.4 63.7 来源 ↗
New Yorker 混合(Choice 55.5 82.0 52.8 来源 ↗
ContractNLI 混合(Choice 54.4 86.5 60.3 来源 ↗
CLadder 混合(Choice 54.4 97.7 62.3 来源 ↗
cfcolor 混合(Choice 54.2 70.2 57.8 来源 ↗
ANLI 混合(Choice 51.9 98.6 53.7 来源 ↗
BBH 混合(Choice 51.4 92.9 58.2 来源 ↗
PhishNChips 混合(Choice 51.3 99.9 61.7 来源 ↗
When2Call 混合(Choice 50.3 91.7 57.9 来源 ↗
Habermas 混合(Choice 46.8 71.8 42.3 来源 ↗
ToolRet 混合(Choice 44.9 69.1 54.9 来源 ↗
VAST 混合(Choice 43.1 82.0 50.2 来源 ↗
MMLU-Pro 混合(Choice 41.7 82.7 42.0 来源 ↗
CRUXEval 混合(Choice 38.8 87.9 50.3 来源 ↗
iSarcasmEval 混合(Choice 36.1 71.0 38.2 来源 ↗
BRIGHT 混合(Choice 33.0 50.9 35.9 来源 ↗
GPQA Diamond 混合(Choice 30.6 78.3 37.5 来源 ↗
Amazon ESCI 混合(Choice 29.2 61.6 40.7 来源 ↗
GSM8K 混合(Choice 28.8 83.5 35.7 来源 ↗
SATA-Bench 混合(Choice 20.8 37.2 20.2 来源 ↗
ChessBench 混合(Choice 16.9 40.2 14.1 来源 ↗
HLE 混合(Choice 12.0 20.4 12.3 来源 ↗
ACOS 混合(Choice 9.1 57.3 14.6 来源 ↗
Home appliances 混合(Choice 0.0 98.9 23.1 来源 ↗
RAGTruth 混合(Choice 0.0 86.0 51.7 来源 ↗