Bespoke Nimble
#20 in Open-Source-SprachmodelleUnknown · 3× · zuletzt 20. Sept. 2026
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Momentum
Bespoke Nimble (Bespoke-Nimble-9B) ist ein von Bespoke Labs veröffentlichtes offenes Entscheidungsmodell, das als "offener Jev"-Nachbau konzipiert wurde. Es handelt sich um einen LoRA-Adapter auf Basis von Qwen3.5-9B, der für kontextbasierte Auswahlentscheidungen, Booleans und Rubrik-Bewertungen trainiert wurde. Das Modell bewertet erlaubte Antwort-Tokens direkt über Logits/Softmax statt Text zu generieren, wodurch es sehr schnell (ca. 100-115ms auf H100) arbeitet. Es steht unter Apache-2.0-Lizenz auf Hugging Face und GitHub zur Verfügung und benötigt den Qwen3.5-9B-Basis-Checkpoint.
Momentum-Verlauf
22.06.20.09.
Features
| Key-Benchmark (%) | 90,1% (bzw. 90,12%) auf kuratiertem 324-Beispiel-Eval, vs. 66,4% Qwen3.5-9B Basis und 93,2% Jev |
| Kontextfenster (Token) | 2.048 Token (Prompt-Limit beim Training) |
| Lizenz | Apache 2.0 |
| Multimodalität | Nicht multimodal – reiner Text-/Entscheidungsklassifikator (keine Bild-/Audio-Unterstützung dokumentiert) |
| Plattform | Hugging Face / GitHub, läuft auf NVIDIA-GPU (CUDA/BF16) oder Mac mit Apple Silicon |
| Preis pro 1M Token | $0,60 pro 1M Token (H100-Inferenz, Community-Benchmark) |
| Release-Datum | 18. September 2026 |