OneJev 1.5: три модели для оценки вариантов по тексту и изображению
На странице · 3 разделов
12 октября OmniJev выложила веса OneJev 1.5 в трёх размерах: 0.8B, 9B и 27B. Модель получает текст, изображение или видео и оценивает вероятность предложенных вариантов — например, что показано на экране или какое действие выбрать. Это не обычный чат-бот: для локального запуска нужен отдельный программный стек, а редакция не проверяла качество и требования к памяти на домашнем компьютере.
12 октября 2026 года OmniJev выложила три версии OneJev 1.5. Представьте программу, которая видит снимок экрана и должна решить, нажать кнопку или остановиться: новая модель не сочиняет длинный ответ, а присваивает вероятности заранее названным вариантам. Такое решение может быть частью локального помощника, но приложение и оценку ошибок предстоит организовать отдельно. s1 s2 s3
Какие версии доступны сейчас
Автор выпустил отдельные веса 0.8B, 9B и 27B. Эти обозначения приблизительно отражают число параметров модели, а не объём памяти, необходимый компьютеру. В двух меньших репозиториях есть по одному файлу model.safetensors; в 27B — два фрагмента весов и индекс, связывающий их. Наличие файлов проверено по закреплённым ревизиям Hugging Face; минимальные RAM и видеопамять этим не определяются. s1 s2 s3
OneJev 1.5 — новая серия после исходного OneJev, а не просто новая упаковка прежнего 0.8B. Авторы называют её дообучением моделей Qwen3.5-0.8B, Qwen3.5-9B и Qwen3.8-27B. В карточках показан пример с изображением и несколькими вопросами к нему. Видео также заявлено авторами, но его обработка и удобство запуска дома нами не проверялись. s1 s2 s3
Зачем оценки вариантов вместо ответа чат-бота
Модель предназначена для ограниченного выбора: ей задают варианты ответа, а она возвращает оценки для каждого. Например, при просмотре интерфейса можно спросить, завершена ли операция, и отдельно — какое действие логичнее следующим. Цифра вероятности не доказывает, что действие безопасно или факт верен; на своих экранах и задачах ошибки нужно проверять. Утверждения авторов о точности и калибровке оценок не являются независимым тестом Modelium. s1 s2 s3
Можно ли запустить локально
Авторы опубликовали код qev и команды для запуска сервера через Python/PyTorch с указанием конкретного идентификатора модели 1.5. Это путь для разработчика, а не установка одной кнопкой; загрузка весов и зависимостей требует сети. Редакция сверила документацию и файлы, но не запускала модель и не измеряла скорость или расход памяти. В GitHub README ещё приведён пример для исходной OneJev-4B: не подменяйте им ID новой серии. s1 s2 s3 s4
На карточках трёх наборов весов указан Apache-2.0; у кода проекта — отдельный файл лицензии Apache-2.0. В самих трёх репозиториях модели отдельного файла LICENSE нет. Исходные Qwen-модели также публикуют свои лицензионные тексты Apache-2.0; при переносе в продукт проверяйте условия каждого компонента, а не выводите права на код только из метки весов. s1 s2 s3 s4 s5
Следующий шаг: если нужен вариант без серверной настройки, сравните с предыдущей OneJev-0.8B в браузерном ONNX-пакете. Это другая версия модели, поэтому её способ запуска нельзя автоматически переносить на OneJev 1.5. s6
Источники
- OmniJev — OneJev1.5-0.8B, pinned model card and files — Авторская карточка, Apache-2.0 metadata, полный файл весов и пример сервера.. Получено 13.10.2026.
- OmniJev — OneJev1.5-9B, pinned model card and files — Авторская карточка, Apache-2.0 metadata, полный файл весов.. Получено 13.10.2026.
- OmniJev — OneJev1.5-27B, pinned model card, shards and index — Два весовых шарда и индекс проверены вместе, Apache-2.0 metadata.. Получено 13.10.2026.
- OmniJev — OneJev code and Apache-2.0 LICENSE, commit 6122519 — Код/лицензия; README описывает старый 4B в основном примере.. Получено 13.10.2026.
- Qwen — licenses of original Qwen3.5 and Qwen3.8 models — Также сверены отдельные LICENSE Qwen3.5-0.8B и Qwen3.5-9B, сохранены в evidence.. Получено 13.10.2026.
- Modelium — OneJev 0.8B ONNX / WebGPU, previous generation — Публичная страница HTTP 200; не является руководством по OneJev 1.5.. Получено 13.10.2026.