GitHub-радар
Локальная модель, которая по картинке и вопросу выдаёт вероятность
JEV-27B-VL — модель, которая по тексту, картинке и закрытому вопросу сразу выдаёт вероятность для каждого варианта ответа: да/нет, оценка от 0 до 5 или выбор из списка, без рассуждений и лишних слов.
Это decision-модель (модель-решатель): по тексту и картинкам она за один проход отвечает на закрытый вопрос — да/нет, оценка 0–5 или выбор из списка — и возвращает вероятность каждого варианта, а не связный текст.
Когда пригодится
Пригодится как один маленький шаг внутри твоего проекта: пусть агент по скриншоту решает, нажимать ли кнопку, проверяет картинку на модерацию или ранжирует короткие видео по обложке. Не подойдёт, если тебе нужен собеседник или развёрнутый ответ — это не чат-бот.
Плюсы
- Первая из 20 визуальных decision-моделей в открытом рейтинге
- Обходит модель примерно в 15 раз крупнее себя
- Отдаёт откалиброванную вероятность, а не текст для разбора
- Работает на видеокарте от 24 ГБ или Mac с 32+ ГБ памяти
Минусы
- Нет готовой сборки под Ollama — только через vLLM или transformers
- Большинство цифр на странице — замеры самого автора, не независимые
Как поставить — по шагам
- 1Открой страницу модели по ссылке из фактов
- 2Проверь, что у тебя Mac с 32+ ГБ памяти или видеокарта на 24 ГБ
- 3Открой своего ИИ-агента (Claude Code или аналог) в папке проекта
- 4Отправь агенту текст из блока ниже
- 5Дай агенту настроить запуск через vLLM или transformers
- 6Проверь на своей картинке с вопросом да/нет, какую вероятность вернёт модель
Текст для агента
Текст для шага с агентом — скопируй и отправь (Claude Code, Codex, любой):
Разберись, как запустить локально модель JEV-27B-VL от AutoTrust: https://huggingface.co/autotrust/JEV-27B-VL — через vLLM или transformers, подай ей картинку с вопросом «да или нет» и покажи, какую вероятность она вернёт.
Нужен Mac от 32 ГБ памяти или видеокарта на 24 ГБ — модель весит около 28 миллиардов параметров. Готовой сборки под Ollama нет, запускать нужно через vLLM или transformers (инструменты для запуска моделей).
Открыть на Hugging Face▌ Ещё находки