Kev 开源小型决策模型家族发布并重构至 Qwen3.5
开发者 Jared Palmer 开源了小型「Jev 式」决策模型家族 Kev，并于 09-22 完成基于 Qwen3.5 的重构，发布 0.8B、4B、9B 三个新 checkpoint，采用 Apache-2.0 许可，附带训练代码和冻结评测套件。项目已登上 Hacker News 讨论，成为本地可跑的轻量决策模型新选项。
已确认
- Kev 最新版本基于 Qwen3.5 构建，规格为 0.8B、4B、9B 三档，Apache-2.0 开源，附训练代码与冻结评测套件，并提供可用 Modal 运行的微调脚本。
- 9B 版本以 bf16 精度可塞进 32GB 的 Mac。
- 项目早期版本演进：最初 Kev-0.5B 基于 Qwen2.5-0.5B，提供 TypeSafe 兼容 API，可在 MacBook Pro 上直接训练和运行；随后升级至 0.6B、4B、8B，基于 Qwen3，采用 LoRA + 小型指针头技术，单张 H100 训练 40 分钟即可完成。
- 定位为可自训自部署的小型决策模型，面向决策任务场景；项目已登上 Hacker News 讨论。
为什么重要
- 大型评测/决策模型通常需要大量算力，Kev 证明小型模型也能承担判断任务，且可完全本地训练与部署，降低了使用门槛。
- 一天内连续快速迭代（Qwen2.5 → Qwen3 → Qwen3.5）并同步开源训练代码，对社区复现和二次开发十分友好。
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一手来源
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