meng shao
@shao__meng
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가입 November 2023
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Cognition 团队 @jaredpalmer 开源发布了 Jev-like 小型决策模型 Kev，Qwen3 底座 + LoRA 适配器 + 指针头，可自行训练、本地部署，有 0.6B / 4B / 8B 三种参数量
随着各家 Jev-like 模型的发布，Qwen 小模型的含金量还在上升！
Kev 模型：
能力基准：在从未训练过的域外数据上，Kev-8B 准确率 79.6%，托管专有模型 Jev 为 85.7%；开源自托管方案与商用服务还差约 6 个百分点，但已进入可用区间。
四个关键卖点：
· 即插即用：完全兼容 TypeSafe System One API，官方 Python SDK 只改一个 base_url 就能指向本地服务器
· 消费级硬件可跑：Kev-4B 在 32GB Mac 上以 bf16 服务，五个问题约 300ms；H100 上约 40ms
· KV cache 加速：重复文档的前缀缓存命中后快 2–2.5 倍
· 训练成本极低：单张 H100，Kev-4B 训练 40 分钟，Kev-8B 仅 83 分钟
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