Kev는 Qwen3.5 기반의 0.8B, 4B, 9B 판단 모델과 학습 코드, 평가 데이터를 제공한다. 하나의 상태에 여러 예 아니오 질문, 선택형 질문과 점수 질문을 묶고 확률 분포를 받는 방식이다. CUDA와 ROCm, Apple Silicon을 지원하며 선택지 순서를 바꾸는 시험 도구도 있다. 공개 수치는 개발자의 평가이며 업무별 정확도와 보정 상태는 따로 검증해야 한다.
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분류와 점수의 확률을 반환하므로 선택 순서에 따른 편향도 함께 점검할 수 있습니다.
Kev는 Qwen3.5 기반의 0.8B, 4B, 9B 판단 모델과 학습 코드, 평가 데이터를 제공한다. 하나의 상태에 여러 예 아니오 질문, 선택형 질문과 점수 질문을 묶고 확률 분포를 받는 방식이다. CUDA와 ROCm, Apple Silicon을 지원하며 선택지 순서를 바꾸는 시험 도구도 있다. 공개 수치는 개발자의 평가이며 업무별 정확도와 보정 상태는 따로 검증해야 한다.