Jev の代替
Von
GPU を使わない答え。独立系ボードで最強のオープンモデルでもある
結論
GPU が無いなら Von です。395M エンコーダ、ディスク約 1.5GB、CPU で 1 判断 15ms 未満。独立系 49 タスク基準ではオープン最高の約 0.70〜0.72（Jev は 0.966）で、これがこのカテゴリ全体の最も正直な要約です。記録された失敗モードは具体的で、未知の領域では単一モードに崩壊します。
Von は 395M の ModernBERT-Large に 3 つの判断ヘッドを載せたモデルです。選択肢を選ぶ、真偽を答える、尺度上で採点する。GPU は一切不要で、CPU 上で 15ms 未満、ディスクは約 1.5GB です。さらに、この生態系で唯一「当事者以外」が作ったベンチマーク、独立系 49 タスク分類器スイートでオープン陣営の首位に立っています。
Train a decision model
A small non-autoregressive encoder with decision heads. No text generation at all — the classic classifier shape, rebuilt for natural-language options.
検索別名
主要スペック
- Licence
- Apache-2.0
- Author
- wfzyx
- Backbone
- ModernBERT-Large 395M + 3 つの判断ヘッド
- Size
- ディスク約 1.5GB
- Latency
- CPU で 1 判断 15ms 未満 — GPU 不要
- Wire format
- Node.js 向けに npm の von-sdk を提供
- Install
- リポジトリ参照
Von 対 Jev
独立系 49 タスクの数値は、この生態系で唯一、どのプロジェクトにも利害関係のない人物が算出したものです。各プロジェクトの自己申告値より先にこれを読んでください。
| Von 対 Jev | Von | Jev |
|---|---|---|
| 独立系 49 タスク基準 | 約 0.70〜0.72 — オープン最高 | 0.966 |
| 整理された 20 分類のルーティング | 境界が明確な課題では約 0.834 | この分割は未公開 |
| 雑多な 49 タスクスイート | 約 0.715 — 守備範囲を外れると崖のように落ちる | 0.966 |
| ハードウェア | CPU・約 1.5GB・GPU 不要 | ホスト型 |
| レイテンシ | ローカルで 15ms 未満 | ネットワーク往復 |
| 記録された失敗モード | 未知の領域で単一モードに崩壊 | 公開された失敗モード一覧を参照 |
Von を選ぶべきとき
配備上の制約が現実であるとき——エッジ端末、ノート PC、CPU のみのコンテナ、あるいは state を第三者へ送れない環境——Von を選びます。退屈なほど小さく、しかも自前の評価ではなく外部のベンチマークで地位を得た唯一のオープン実装です。狭く明確な判断（ルーティングのバケット、真偽のゲート）に向ければ、速く十分に使えます。
見送るべきとき
開放的な課題や未知の領域に Von を使わないでください。独立に記録された失敗モードは、向けられた領域と似ていない入力で単一の答えに崩壊するというもので、自前の数値も整理されたルーティング課題の約 0.834 から雑多な 49 タスクで約 0.715 まで落ちます。入力が予測できないならこの落差がすべてです。大規模に誤った判断を出すより、強いモデルへカスケードする方が安く済みます。
Von 導入の 3 ステップ
# Von に GPU は不要。395M パラメータ、ディスク約 1.5GB。
# CPU で 1 判断 15ms 未満。
git clone https://github.com/wfzyx/von.git && cd von
# README に従って導入し、配信するかプロセス内で呼ぶ
# Node.js からは公開 SDK が使える：
npm install von-sdk
# import { decide } from 'von-sdk'
# const r = await decide({
# state: '3 月分を二重に請求されています。',
# question: 'どのチームが対応すべきか？',
# options: ['billing', 'technical', 'sales'],
# })
# if (r.confidence < 0.85) escalateToHuman(r)Von についてよくある質問
Von は本当に Jev を置き換えられますか？
GPU の無いハードウェアで、狭く明確な判断なら十分使えます。汎用の代替としては無理です。独立系 49 タスク基準でオープン最高は約 0.70〜0.72、Jev は 0.966 です。この生態系でクリーンな根拠をもって逆を主張している者はありません。
なぜ Von は Laya よりスターが少ないのに評価が高いのですか？
スターは注目度を測るもので、精度を測るものではないからです。独立系 49 タスク基準で Von はオープン首位、Laya は 0.583 です。Laya は 1 万 9 千以上のスター、Von は数百でした。この乖離を理解することが、このカテゴリを理解する最も有用な第一歩です。
Von は何を苦手としますか？
未知の領域です。ベンチマークは、向けられた領域に似ていない入力で単一モードへ崩壊することを失敗モードとして記録しています。自前の数値も整理された 20 分類ルーティングの約 0.834 から雑多な 49 タスクの約 0.715 まで落ちます。必ず自分の分布で測ってください。
特殊なハードウェアは必要ですか？
不要です。それが要点です。Von は 395M のエンコーダでディスク約 1.5GB、CPU で 15ms 未満で返るため、ノート PC、エッジ端末、CPU のみのコンテナで動きます。この比較で最も安価な配備形態です。
出典
- wfzyx/von — リポジトリと主張
- 独立系 49 タスク分類器ベンチマーク（Jev 0.966 対 Von 0.704）
- オープンな Jev 代替の一覧 — 独立ベンチマークの節
- Jev をローカルで動かす：各案が犠牲にする精度
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