Kev

jaredpalmer/kevRevisado por IA

Qué hace

Kev es una familia de modelos de IA pequeños que leen un texto y responden preguntas fijas sobre él: sí o no, elegir una opción, o dar una calificación, cada una con una probabilidad. Está pensado para desarrolladores que clasifican o enrutan contenido, como tickets de soporte, y quieren tenerlo corriendo en su propia máquina o servidor en lugar de una API de pago. El servidor copia la API System One de TypeSafe, así que el código escrito para Jev puede apuntar a Kev. Necesitas Python 3.12 o 3.13, la herramienta uv y la terminal; una GPU para mayor velocidad. Existe una demo en el navegador para los dos modelos más pequeños.

Facilidad de instalación

A · descarga y abre · Web

macOS C
Linux C
Web A

La mejor nota es en la web: el README enlaza a un Space de Hugging Face que ejecuta los dos modelos más pequeños sin instalar nada. Ejecutarlo tú mismo tiene nota C en Mac y Linux, porque instalas Python 3.12 o 3.13 más la herramienta uv, clonas el repositorio y corres unos pocos comandos en la terminal; los modelos más grandes necesitan una GPU grande (Kev-27B pide una tarjeta de 80 GB o una Mac de 96-128 GB), y Windows no se menciona en las instrucciones.

Números en GitHub

Estrellas: 9737el 31 oct 2026
Descargas: 109482 en la semana
Crecimiento: +166estrellas en 5 días

Estrellas a lo largo del tiempo

Datos

Funciona en: Linux, macOS, Web
Necesitas instalar: Nada más que el programa
Para compilar desde el código: Python, Tarjeta gráfica
Espacio en disco: 950 MB–4,3 GB · estimación
Cuentas o claves: Modal (only to deploy a hosted endpoint), Vercel AI Gateway (only to compare against the Jev service)
Costo: Gratis · El código y los pesos del modelo son gratuitos. Ejecutarlo cuesta en hardware: el README cita GPUs alquiladas de $0.80 a $6.25 por hora y alrededor de $1 por una ejecución de ajuste fino.
Licencia: Apache-2.0 (Permisiva)
Puede reemplazar: Jev
Última actualización: 22 oct 2026

Señales de riesgo (5)

AtenciónRepositorio muy nuevo con muchas estrellas
9621 estrellas en 40 días
revisión automática
AtenciónEl nombre del paquete coincide con el de otro
README.md advierte: "PyPI name collision: `pip install kev` installs a **different package** — K.E.V. ORM ... This project is **not** published to PyPI. Install from source as below."
revisión con IA
InfoEl servidor viene sin clave por defecto
README.md: "The server binds to 127.0.0.1 (`--host 0.0.0.0` to accept other machines) and is open by default; set `KEV_API_KEY` to require `Authorization: Bearer <key>` on `/v1/*`."
revisión con IA
InfoDescarga código durante la instalación
Las instrucciones de despliegue obtienen y ejecutan un script de internet: "curl -LO https://raw.githubusercontent.com/jaredpalmer/kev/main/skills/kev-deploy/scripts/kev_serve.py" seguido de "modal deploy kev_serve.py"; la ruta de ajuste fino usa "npx skills add jaredpalmer/kev@kev-finetune".
revisión con IA
InfoLas cifras de precisión las midió el propio proyecto
Las tablas comparativas del README frente al servicio Jev las produjo el propio proyecto y así lo dice: "We don't know what Jev was trained on, so this isn't a controlled comparison of the two architectures."
revisión con IA

La evidencia aparece en su idioma original.

Lo que Radar no pudo verificar

Si las cifras publicadas de precisión y velocidad se repiten con tus propios datos y hardware
El uso real de disco tras descargar los archivos del modelo (el adaptador de 0.8B es pequeño, el modelo de 27B pesa 51 GB)
Si funciona en Windows, algo que las instrucciones no cubren
El costo mensual real de un endpoint alojado en Modal, incluida la opción de contenedor activo que mantiene corriendo una GPU de pago mientras está inactiva
Si la demo del navegador en Hugging Face guarda o registra el texto que pegas en ella

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