/ Модель

Характеристики

Параметры
66,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qovaryx_finance_decoder · dense
Базовая модель
qovaryx-50m-scratch-base
Библиотека
pytorch
Опубликована
2 июн 2026

Q-CmdSafe-50M-Sovereign

Генерация текстаТекст → текст

Исследовательская авторегрессионная модель Qovaryx для классификации команд как разрешённых, запрещённых или требующих подтверждения.

273скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Q-CmdSafe-50M-Sovereign — исследовательский чекпойнт семейства Qovaryx от J.E. Herizon LLC (JE Horizon) для классификации предложенной команды по сценариям разрешения, отказа или запроса подтверждения. Это плотный авторегрессионный декодер FinanceDecoder на 66,7 млн параметров; опубликованы веса PyTorch и отдельный токенизатор, которые следует использовать с конфигурацией именно этого чекпойнта. Модель дообучена на базе tjarvis91/qovaryx-50m-scratch-base.

Чекпойнт предназначен для триажа команд в исследовательских сценариях. Он не является границей безопасности: перед исполнением команд необходимы детерминированные списки разрешений, контроль привилегий и одобрение оператора. Ранее приводившиеся результаты на небольших внутренних наборах не подтверждают точность на произвольных входах; корректность ответов и JSON требует отдельной проверки. Для загрузки нужна совместимая реализация FinanceDecoder из пакета bleeding_edge.model.decoder, которого в репозитории нет; это не самостоятельная модель Transformers AutoModel. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • триаж предложенной команды перед исполнением
  • классификация команд по сценариям разрешения и отказа
  • выявление команд, требующих подтверждения оператора

Ограничения

Модель не является границей безопасности, а небольшие внутренние тестовые наборы не подтверждают точность на произвольных командах или рабочих процессах. Для использования требуется совместимый пакет bleeding_edge.model.decoder; корректность вывода и JSON нужно проверять отдельно.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Q-CmdSafe-50M-Sovereign

Research checkpoint for command triage in the Qovaryx specialist family. The repository name is a historical identifier.

Status — October 3, 2026: Qovaryx is on the back burner. Desktop downloads are paused; there is no current public installer, purchase, or trial. These repositories remain as research references. Published weights are separate from desktop product availability.

Intended task

Classify a proposed command into an allow, refuse, or confirmation workflow. This describes the intended task, not a guarantee of correct, valid, or safe output.

The model is not a security boundary. Apply deterministic allowlists, privilege controls, and operator approval before executing a command.

Published artifacts and dependencies

  • pytorch_model.pt: PyTorch checkpoint.
  • config.json: architecture and historical evaluation metadata.
  • tokenizer.json: tokenizer for this checkpoint.
  • release.json: historical release receipt.

The configuration describes a custom decoder with width 512, 12 layers, and vocabulary size 32,000. Use this checkpoint's configuration and tokenizer together. The similarly named public random-initialized scratch base is a separate artifact; its vocabulary and weights are not interchangeable with this release.

The historical loader imports FinanceDecoder and DecoderConfig from bleeding_edge.model.decoder. That compatible source package is not included in this repository. The compiled Q-Office-Suite runtime is not a substitute for a source-package installation. This is not a standalone Transformers AutoModel release.

Evaluation scope

Previous cards presented perfect scores from small internal task fixtures as broad accuracy claims. That framing has been removed. The configuration and release receipt retain the original metadata; this documentation update does not independently rerun or certify those evaluations. Some earlier prose and metadata used different sample counts.

Those fixtures do not establish performance on arbitrary inputs, unfamiliar documents, different schemas, or deployed workflows. Valid JSON and correct answers require separate validation. There is no current production-readiness or general-accuracy claim.

License

Apache-2.0, as recorded in the existing model metadata. This statement does not certify the provenance or license of every historical training example, separate runtime component, or downstream dependency.

Project and support

J.E. Herizon LLC, doing business as JE Horizon.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

Архитектура qovaryx_finance_decoder неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
FinanceDecoder
Ревизия весов
cf3879b

0 моделей