Jev Rerank 服务器
由 TypeSafe AI 的 Jev 模型驱动的即插即用重排序 API 服务器,兼容 Cohere、Jina 和 Voyage 的 rerank 协议,供 RAG 堆栈使用。
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由 TypeSafe AI 的 Jev 模型驱动的即插即用重排序 API 服务器,兼容 Cohere、Jina 和 Voyage 的 rerank 协议,供 RAG 堆栈使用。
该仓库实现了一个 Jev / System One 兼容的决策推理 API,包含 CUDA 引擎、官方 SDK 的免修改接入用法、可运行示例和可复现基准。
在树莓派上运行的TypeSafe兼容System One API,基于llama.cpp Q8和torch决策头,比官方SDK快4.8倍,决策一致。
模型无关的 Jev 兼容服务器,通过单个 token 的 logprobs 提供快速决策,支持任何 OpenAI 兼容端点。
一个概念验证服务器,使用本地 Laya 检查点实现 TypeSafe 的 Jev API,并已针对真实 SDK 验证。
按照TypeSafe Jev架构复现的决策模型,兼容System One API,可使用typesafe-sdk调用;包含demo、评测与训练脚本。
OpenJev Multimodal 是一个独立的开源本地实现,提供与 Jev/SystemOne 兼容的 API,基于 Qwen 和 llama.cpp/Metal。它支持 Noul、Choice、Score 原语、视觉输入、playground、示例和小样本评测。
Decis 实现 TypeSafe System One API 契约,兼容 Jev 的 /v1/systemone 接口,可接入官方 typesafe-sdk 并运行 Laya/kev 等开源决策模型。
dan 是一个 Python 库和服务器,通过单次预填充读取标签 token 概率,将任意开源权重因果 LM 转换为具有 Jev 兼容 API 的 System One 模型,并包含校准和 LoRA 训练工具。
使用 Gemma 的 Jev/System One 决策 Go 原生运行时,支持 Noul、Choice、Score,并带基准测试和 Web 演示。
一个自托管的 API 和 Web 界面,用于 Laya 的结构化决策模型,兼容 TypeSafe Jev API 格式。
基于开放模型的 Jev 兼容 API 端点(仅 prefill),在 SGLang 上使用 Qwen3.6-35B-A3B 实现 TypeSafe Jev/System One 评估端点。