Kev-9B: модель прийняття рішень на базі Qwen3.5 з LoRA-адаптером

TL;DR

• •Kev-9B — це модель прийняття рішень на базі Qwen3.5-9B-Base
• •Використовує LoRA-адаптер для адаптації
• •Досягла точності 0,852 поза доменом на закритому тесті
• •Brier-оцінка 0,237 — показник калібрування прогнозів
• •Перевершує попередні версії Kev за ключовими метриками

Як це змінить ваш ринок?

Ніяк. Це досліднювальна модель без готового продукту, API або інструкції по впровадженню. Для компаний до 200 людей це не змінює нічого в роботі — немає способу використати її в продакшені без додаткових досліджень та інженерних ресурсів.

Визначення: LoRA-адаптер — техніка ефективного fine-tune великих мовних моделей, яка оновлює лише малу частину ваг, зменшуючи обчислювальні витрати.

Для кого це і за яких умов (ОБОВ'ЯЗКОВО: мін. обладнання/бюджет, потрібна команда чи ні, мін. масштаб, час на впровадження.

❌ «Підходить для компаній будь-якого розміру». ✅ Для дослідників з досвідом у fine-tune LLM: потребує GPU 24GB+, навички роботи з Hugging Face та PyTorch, 2-3 тижні на адаптацію і тестування. Не підходить для без IT-команди.

Альтернативи

| | Qwen3.5-9B-Base | Kev-9B | Phi-3-mini | | Ціна | безкоштовно | безкоштовно | безкоштовно | | Де працює | Hugging Face, локально | Hugging Face, локально | Hugging Face, локально | | Мін. вимоги | GPU 16GB+ | GPU 24GB+ (через LoRA) | GPU 8GB+ | | Ключова різниця | базова модель | покращена точність поза доменом | оптимізована для мобільних |