モデル情報

opendecider-nano

manjunathshiva · opendecider-nano

**Open, calibrated System 1 decision model.** Give it a **state** (text, email, ticket or JSON) and **typed questions** (`choice`, `score`, `noul`); it returns a calibrated probability for every option in a single forward pass: **17 ms on an NVIDIA L40S, 18 ms on an Apple M4 Max, ~9 ms per question batched**. ~400M parameters, Apache-2.0. It never generates text, so there is nothing to parse and nothing to hallucinate. **Ahead of Laya like for like on typed-decisions: 0.796**, against 0.766 for Laya's typed-decisions checkpoint (+0.030, 95% CI +0.014 to +0.044), both fine-tuned on its train split. TypeSafe Jev scores 0.754 there zero-shot (measured through TypeSafe's own API): a reference, not a head-to-head. **Documentation: manjunathshiva.github.io/opendecider**: getting started, choosing a model, guides for serving, LM Studio, Ollama and vLLM and automating the confident decisions, plus the Python and HTTP API reference.

翻訳待ちのため原文を表示しています。

license:apache-2.0
コンテキスト長非公開
入力 → 出力待核验 → 待核验
モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/11/2 19:16:56
OVERVIEW

モデル紹介

**Open, calibrated System 1 decision model.** Give it a **state** (text, email, ticket or JSON) and **typed questions** (`choice`, `score`, `noul`); it returns a calibrated probability for every option in a single forward pass: **17 ms on an NVIDIA L40S, 18 ms on an Apple M4 Max, ~9 ms per question batched**. ~400M parameters, Apache-2.0. It never generates text, so there is nothing to parse and nothing to hallucinate. **Ahead of Laya like for like on typed-decisions: 0.796**, against 0.766 for Laya's typed-decisions checkpoint (+0.030, 95% CI +0.014 to +0.044), both fine-tuned on its train split. TypeSafe Jev scores 0.754 there zero-shot (measured through TypeSafe's own API): a reference, not a head-to-head. **Documentation: manjunathshiva.github.io/opendecider**: getting started, choosing a model, guides for serving, LM Studio, Ollama and vLLM and automating the confident decisions, plus the Python and HTTP API reference.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。