JEVnovel 3 4B: локальная проверка китайского текста по фрагментам
На странице · 3 разделов
JEVnovel 3 4B помогает искать слабые части предложения в китайском художественном тексте: вместо готовой переписанной фразы она предлагает оставить, удалить или изменить каждый фрагмент. Веса FP8 появились 10 октября, BF16 — 11 октября 2026 года. Это специализированный инструмент с авторским скриптом для Linux и NVIDIA, а не обычная чат-модель; качество на русском не подтверждено.
Если вы правите китайский рассказ, полезно знать не только то, что предложение звучит шаблонно, но и какую его часть убрать, а какую переписать. Автор выпустил JEVnovel 3 4B для такой проверки: версия FP8 появилась 10 октября, а BF16 — 11 октября 2026 года. Это новая пара весов одной специализированной модели, а не генератор готовой прозы. s1 s2
Что модель делает с предложением
Она делит китайскую фразу по знакам препинания и оценивает части: оставить, удалить малосодержательный фрагмент или переписать содержательный, но неудачно сформулированный. На выходе авторский скрипт показывает решение по всему предложению и список фрагментов с действиями. Например, на короткой собственной фразе на китайском пользователь может сравнить отметки с исходником и сам решить, не удаляет ли инструмент важную для сюжета деталь. Готовый исправленный текст модель не пишет; автоматическое удаление без чтения человеком было бы ошибкой. s1 s3
Какие файлы и условия запуска доступны
В обоих репозиториях опубликованы по два файла весов и индекс, который ссылается именно на эти файлы; у FP8 есть отдельный файл для оценочных слоёв. BF16 и FP8 — варианты хранения весов модели: второй компактнее. Наличие файлов подтверждено, но это не проверка запуска. Автор указывает Linux, Python 3.10 или новее, видеокарту NVIDIA с поддержкой BF16 и собственный infer.py: обычная загрузка через AutoModel не предусмотрена. Для BF16 карточка называет около 9 ГБ видеопамяти; это требование автора, а не вывод из размера скачивания. Минимум для FP8 в карточке не задан. Редакция Modelium не запускала модель. s1 s2
Обе карточки указывают Apache-2.0 и содержат файл лицензии; базовая Qwen3.5-4B также помечена Apache-2.0. Это сведения о заявленной лицензии моделей, а не отдельная проверка прав на ваши тексты или условия каждого программного пакета. s1 s2 s4
Насколько надёжны предложения удалить или переписать
По данным автора, на наборе из 538 китайских предложений с высоким согласием разметчиков средняя оценка распознавания двух классов (Macro-F1) составляет 0,756 у BF16 и 0,749 у FP8. На более широком наборе из 4254 предложений результаты ниже — 0,589 и 0,586. Автор также указывает ошибочные отметки нормальных предложений в 25,8% и 27,7% случаев соответственно. Это авторские, а не независимые измерения; оценки отдельных частей сверялись с моделями-учителями, а не с новой независимой разметкой всех фрагментов. s1 s2 s3
Модель обучалась для китайского текста и рассматривает одно предложение, а не сюжет целиком. Надёжность на русском и других языках неизвестна. Если вам нужен именно такой китайскоязычный редактор и у вас есть указанный Linux/NVIDIA-стек, следующий шаг — открыть официальную карточку FP8 и сверить её инструкции и зависимости с вашей системой. Не считайте авторский пример доказательством, что ваш текст будет исправлен автоматически. s1 s3
В контексте других локальных моделей для принятия решений можно прочитать материал о Clef: он не заменяет JEVnovel для правки китайской прозы.
Источники проверены 11 октября 2026 года по закреплённым ревизиям репозиториев. s1 s2 s3
Источники
- JEVnovel 3 4B FP8 — авторская карточка и файлы, revision e3a07bf — HF createdAt 10.10, two indexed weight shards, head.safetensors, Apache-2.0 LICENSE and infer.py; card contains author-only evaluations.. Получено 11.10.2026.
- JEVnovel 3 4B BF16 — авторская карточка и файлы, revision e53265c — HF createdAt 11.10, two indexed weight shards and Apache-2.0 LICENSE; author specifies Linux, NVIDIA BF16 and around 9 GB VRAM.. Получено 11.10.2026.
- JEVnovel 3 — технический отчёт автора — Distinguishes 4199 validation sentences, 538 high-consensus main set and 4254 full benchmark; describes model-judge-derived fragment labels and single-sentence boundary.. Получено 11.10.2026.
- Qwen/Qwen3.5-4B — базовая модель — HF model metadata declares Apache-2.0.. Получено 11.10.2026.