Перейти к содержанию
modelium.
Начать с задачи
←

Vela 2.0: четыре локальные модели для маршрутизации, PII и проверки ответов

Команда vLLM Semantic Router и KR Labs 6 октября представила Vela 2.0: четыре доступные для загрузки модели от 0,3B до 9B параметров. Они отвечают на структурированные вопросы о маршруте запроса, безопасности и фрагментах текста, а не генерируют свободный ответ. Младшая версия запускается через Torch или ONNX на CPU; для старших опубликованы веса и Python-код. Лицензия весов и кода — Apache-2.0; результаты тестов пока являются измерениями авторов.

Что произошло

6 октября 2026 года команда vLLM Semantic Router вместе с KR Labs представила семейство Vela 2.0: 0.3B, 0.8B, 4B и 9B. Это не четыре чат-бота. Модели принимают текст и заданные приложением вопросы, после чего возвращают выбор из вариантов, ответ да/нет, оценку, набор меток либо размеченные фрагменты с позициями в исходном тексте. Один вызов может совмещать маршрутизацию обращения, поиск персональных данных и проверку того, какие фразы ответа не подтверждаются предоставленным источником. s1

Какую версию выбрать для локального пилота

  • 0.3B — начальная точка для CPU. Двунаправленный энкодер ModernBERT на 307 млн параметров, контекст до 8192 токенов; в официальном репозитории доступны model.safetensors, экспорт ONNX и код для Torch/HTTP. Он ищет PII и неподтверждённые фрагменты, но не имеет отдельной broad-head для произвольного извлечения сущностей. В карточке приведён CPU-пример с AutoModel.from_pretrained(..., trust_remote_code=True). Такой флаг исполняет код из репозитория: закрепите ревизию и изучите файлы до запуска в чувствительной среде. s2 s3
  • 0.8B и 4B — гибридные модели. Карточки и манифесты содержат полные Safetensors-комплекты и отдельный broad_head.safetensors; они добавляют более открытое извлечение сущностей к маршрутизации. Выбор между ними делайте по своим данным и профилю задержки, а не по одной таблице авторских результатов. s4
  • 9B — вариант для проверки качества на сложных данных. Репозиторий содержит пять шардов model-00001-of-00005.safetensors … model-00005-of-00005.safetensors, индекс весов и отдельную broad-head. Указанное авторами число параметров — 7,9 млрд, лимит входа — 16 384 токена. Карточка описывает FP32-параметры с bf16-autocast backbone на GPU; fp16 для этого пути не поддерживается. Указанные в карточке около 32 ГБ памяти параметров в FP32 не являются универсальным минимумом ОЗУ или VRAM: рантайм добавляет собственные расходы, а альтернативная точность меняет потребление. s5

Для первого прототипа возьмите короткий набор реальных обезличенных обращений с известными правильными маршрутами и чувствительными полями. Сравните на них ответы, пороги и задержку выбранного размера. Совместимый формат вопросов у всех четырёх моделей позволяет начать с CPU-варианта, а затем проверить старший без переписывания схемы ответа; это не обещает одинакового качества. s1 s2

Лицензия и границы заявлений

Авторы размещают веса, код и документацию семейства под Apache-2.0; в репозитории 9B есть собственный LICENSE, уведомления о базовой модели и источниках данных. Лицензии исходных датасетов указаны отдельно, некоторые имеют условия CC BY-SA; Apache-2.0 на веса не переписывает права на эти датасеты. Коммерческое применение модели в рамках Apache-2.0 возможно при соблюдении условий лицензии и проверке сопутствующих компонентов. s5 s6

По авторской оценке, Vela 2.0 9B получила AUC 0,989 на ранее не встречавшихся семействах prompt-атак и F1 0,940 для PII в документах около 8 тысяч токенов. Это разные задачи и знаменатели, не единая «точность». Для Jev Decision Index авторы приводят 41,63 при включённой необязательной Noul-калибровке и 41,09 без неё; смешивать режимы нельзя. Авторы прямо раскрывают, что у 0.3B финальный выбор релизной версии и порога для PII частично опирался на наблюдение тестового эффекта, поэтому её shipped-результат на 8K не следует трактовать как полностью слепой тест. Modelium эти тесты не воспроизводил. s5 s7

Ограничение: поиск неподтверждённого фрагмента — сигнал для проверки оператором, а не доказательство ложности. Не отдавайте этой модели окончательное решение о персональных данных или безопасности без собственного набора ошибок, журналирования и ручной проверки спорных случаев. s1 s7

Источники