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Jared Palmer: Kev 4B

jaredpalmer/kev-4b

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

Kev-4B é um modelo de decisões pequeno, de pesos abertos e apenas em inglês, criado por Jared Palmer: um adaptador LoRA e uma cabeça de ponteiro sobre um Qwen3.5-4B-Base congelado que pontua as opções fornecidas pelo usuário em vez de gerar texto. Diante de um documento e perguntas tipadas de múltipla escolha, pontuação ou sim/não, retorna probabilidades calibradas em uma única passada e implementa a API System One da TypeSafe, de modo que o SDK da TypeSafe funciona sem alterações. Pode ser auto-hospedado em uma GPU de cerca de 16 a 24 GB ou um Mac Apple Silicon de 32 GB; todos os resultados publicados são relatados pelo autor.[1][2]

Pontos fortes

Responde perguntas tipadas (múltipla escolha, pontuação, sim/não) com uma probabilidade calibrada por opção em uma única passada, e a ficha do modelo relata baixo erro de calibração em várias suítes reservadas.[2]
Implementa a API System One da TypeSafe como um endpoint auto-hospedável e substituível que roda em uma única GPU com cerca de 16 GB livres ou um Mac Apple Silicon de 32 GB.[2]
Pesos abertos Apache-2.0 publicados como adaptador LoRA, concebidos pelo autor como ponto de partida para fine-tuning com os rótulos do próprio usuário.[2]

Limitações

Apenas inglês e não é um modelo generativo: não conversa, não resume nem responde perguntas abertas, apenas pontua as opções recebidas; o autor também exclui decisões automatizadas de alto impacto sem revisão humana.[2]
Apenas 8.192 tokens de contexto são validados, o valor que o catálogo da OpenRouter também lista; estados de até 65.536 tokens são atendidos, mas a acurácia relatada cai em comprimentos maiores, e a ficha aponta fraqueza em tarefas com muito conhecimento.[1][2]
A evidência é a ficha do próprio autor mais uma listagem de catálogo, sem avaliação independente neste pacote de fontes; a própria ficha recomenda fixar os limiares de confiança em uma amostra rotulada da carga de trabalho do usuário.[1][2]

Onde usar

Classificação, roteamento e triagem de documentos, escolhas de extração e verificações de políticas ou elegibilidade em entradas de alguns milhares de tokens, conforme os usos previstos declarados pelo autor e sem verificação independente.[2]
Automação guiada por confiança em que os casos prováveis são resolvidos automaticamente e os incertos vão para revisão humana.[2]
Substituto auto-hospedado e compatível em nível de API para um endpoint System One, ou base para fine-tuning de tarefas de decisão com rótulos próprios.[2]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · Jared Palmer: Kev 4BFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
[2] Model documentation · Jared Palmer: Kev 4BFontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

Kev 4B is a small open-weight decision model from Jared Palmer, built as a LoRA adapter and pointer head on Qwen3.5-4B-Base and served over the same /v1/systemone contract as TypeSafe's...

Especificações

ID do modelo: jaredpalmer/kev-4b
ID canônico: jaredpalmer/kev-4b-20260924
Criador: jaredpalmer
Adicionado ao OpenRouter: 25.09.2026
Comprimento de contexto: 8,192
Modalidade: text->decisions
Modalidades de entrada: text
Modalidades de saída: decisions
Preço por token: Sem preço por token no snapshot da fonte — consulte o OpenRouter para a unidade de cobrança
Corte de conhecimento: —
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	—
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	—
Escrita	Sem medição	—
Raciocínio	Sem medição	—
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	—
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
SiliconFlowfp8	8,192	—	—	—	—	100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.