Qwen3.5ベースの小型判断モデル「Kev」公開
원제: Kev: Tiny Jev-like family of decision models built on top of Qwen3.5
왜 중요한가
소형 모델로 구조화된 의사결정을 로컬에서 실행할 수 있어、프라이버시와 추론 비용 절감이 요구되는 엔터프라이즈 용도에서 실용적인 선택지가 될 수 있다。
개발자 Jared Palmer이 GitHub에 오픈소스 프로젝트 「Kev」를 공개했다. Qwen3.5 기반의 소형 의사결정 모델 패밀리로、0.8B、4B、9B의 3종류 모델을 제공。Apple Silicon 및 CUDA에서 동작하며、TypeSafe의 System One SDK와 API 호환성을 갖는다。
Kev는 Qwen3.5를 기반으로 「Jev's Architecture Unmasked」에서 제시된 아키텍처를 참고해 구축된 소형 의사결정 모델 패밀리다。0.8B、4B、9B의 3가지 파라미터 규모를 제공하며、사전 학습된 가중치를 사용하거나 직접 학습할 수 있다。
지원하는 질문 유형은 세 가지다。Yes/No 판단을 위한 「noul」、선택지 답변을 위한 「choice」、점수 평가를 위한 「score」이며、하나의 요청 내에서 복수의 질문 유형을 동시에 처리할 수 있다。각 질문은 동일한 입력 텍스트를 공유하지만 서로의 답변을 참조하지는 않는다。
동작 환경으로는 CUDA와 Apple Silicon을 모두 지원한다。4B 및 9B 모델은 bf16 형식으로 32GB Mac에서도 실행 가능하다。TypeSafe의 Python SDK와 API가 호환되어 기존 System One 연동 코드를 그대로 활용할 수 있다。
GitHub 상에서 이미 Star 2,100개、Fork 109건을 달성하고 있으며、HuggingFace에서 Kev-4B 및 Kev-0.8B 모델을 브라우저에서 직접 시험해볼 수 있다。학습 코드와 평가 데이터、옵션 순서가 답변에 미치는 영향을 확인하는 웹 플레이그라운드도 함께 공개됐다。라이선스는 Apache-2.0이다。