Convai InnovationsEntscheidungsmodellOpen Source
Laya Typed Decisions
BeliebtheitPlatz 271 von 876
40von 100wie im Vormonat
Zusammenfassung
Laya Typed Decisions bündelt die Convai-Variante für Agent-Trace-Überwachung, Kundenservice, Rechnungsverarbeitung und Sicherheitsvorfälle. Sie nutzt 421 Millionen Parameter, ein 1.024-Token-Kontextfenster und lokale, nicht autoregressive Readouts. Das Ergebnis bleibt Choice, Noul oder Score mit Wahrscheinlichkeiten.
Die vier genannten Anwendungsfelder unterscheiden Laya Typed Decisions von Laya für allgemeine englische Eingaben und Laya Multilingual für mehrere Sprachen.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 179 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
Seite 1 von 15
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Zero-shot IE multilingual: popular-language tier accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 100
- Bewertung
- 100
- Messgröße
- accuracy, source table rounded to whole percent
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Zero-shot IE multilingual snapshot at repository commit c45a00c25d2731ac7047def97b91421aaff2f611
- Kategorie
- multilingual-popular
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 18
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Zero-shot IE benchmark README, pinned commit c45a00c25d2731ac7047def97b91421aaff2f611
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Die gepinnte Tabelle der Auswerter-README meldet für die exakte Ergebniszeile „Laya typed-decisions“ das Tier Popular: 100 %. Die Aufgabe umfasst sechs Sentimenttexte je Sprache in neun Sprachen. Dieses Tier enthält Spanish, French and Simplified Chinese, insgesamt 18 Texte. Der Messwert stammt direkt aus der gepinnten README-Tabelle (Body-SHA-256 7905d1cbfb4d75d65d02a5e6c537e1e84fe8b5c388f33075a6c0db42fa0cac98) und wurde nicht aus den separaten Sprachwerten neu berechnet. Der öffentliche Runner beschreibt eine blinde Rückübersetzung und verwendet Labeloptionen mit englischen Beschreibungen. Eine unveränderliche Modell-/API-Revision und ein Konfidenzintervall sind nicht veröffentlicht.
- Einordnung
- Die gepinnte README des Auswerters veröffentlicht auf ganze Prozent gerundete Tier-Zellen. Verwendet werden genau diese angezeigten Werte, keine Neuberechnung aus sprachbezogenen Daten. Es handelt sich um eine kleine benutzerdefinierte Evaluation, nicht um eine standardisierte Rangliste. Der Autor berichtet eine blinde Rückübersetzung und sagt, die vollständige Texttabelle sei in einem PR zur Prüfung durch Muttersprachler gewesen. Diese Prüfung wurde nicht unabhängig bestätigt. System-/Modellrevisionen und vollständige Decoding-Einstellungen sind nicht gepinnt.
Zero-shot IE multilingual: medium-resource-language tier accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 44
- Bewertung
- 44
- Messgröße
- accuracy, source table rounded to whole percent
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Zero-shot IE multilingual snapshot at repository commit c45a00c25d2731ac7047def97b91421aaff2f611
- Kategorie
- multilingual-medium
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 18
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Zero-shot IE benchmark README, pinned commit c45a00c25d2731ac7047def97b91421aaff2f611
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Die gepinnte Tabelle der Auswerter-README meldet für die exakte Ergebniszeile „Laya typed-decisions“ das Tier Medium: 44 %. Die Aufgabe umfasst sechs Sentimenttexte je Sprache in neun Sprachen. Dieses Tier enthält Vietnamese, Turkish and Ukrainian, insgesamt 18 Texte. Der Messwert stammt direkt aus der gepinnten README-Tabelle (Body-SHA-256 7905d1cbfb4d75d65d02a5e6c537e1e84fe8b5c388f33075a6c0db42fa0cac98) und wurde nicht aus den separaten Sprachwerten neu berechnet. Der öffentliche Runner beschreibt eine blinde Rückübersetzung und verwendet Labeloptionen mit englischen Beschreibungen. Eine unveränderliche Modell-/API-Revision und ein Konfidenzintervall sind nicht veröffentlicht.
- Einordnung
- Die gepinnte README des Auswerters veröffentlicht auf ganze Prozent gerundete Tier-Zellen. Verwendet werden genau diese angezeigten Werte, keine Neuberechnung aus sprachbezogenen Daten. Es handelt sich um eine kleine benutzerdefinierte Evaluation, nicht um eine standardisierte Rangliste. Der Autor berichtet eine blinde Rückübersetzung und sagt, die vollständige Texttabelle sei in einem PR zur Prüfung durch Muttersprachler gewesen. Diese Prüfung wurde nicht unabhängig bestätigt. System-/Modellrevisionen und vollständige Decoding-Einstellungen sind nicht gepinnt.
Zero-shot IE multilingual: rare-language tier accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 33
- Bewertung
- 33
- Messgröße
- accuracy, source table rounded to whole percent
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Zero-shot IE multilingual snapshot at repository commit c45a00c25d2731ac7047def97b91421aaff2f611
- Kategorie
- multilingual-rare
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 18
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Zero-shot IE benchmark README, pinned commit c45a00c25d2731ac7047def97b91421aaff2f611
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Die gepinnte Tabelle der Auswerter-README meldet für die exakte Ergebniszeile „Laya typed-decisions“ das Tier Rare: 33 %. Die Aufgabe umfasst sechs Sentimenttexte je Sprache in neun Sprachen. Dieses Tier enthält Sinhala, Icelandic and Welsh, insgesamt 18 Texte. Der Messwert stammt direkt aus der gepinnten README-Tabelle (Body-SHA-256 7905d1cbfb4d75d65d02a5e6c537e1e84fe8b5c388f33075a6c0db42fa0cac98) und wurde nicht aus den separaten Sprachwerten neu berechnet. Der öffentliche Runner beschreibt eine blinde Rückübersetzung und verwendet Labeloptionen mit englischen Beschreibungen. Eine unveränderliche Modell-/API-Revision und ein Konfidenzintervall sind nicht veröffentlicht.
- Einordnung
- Die gepinnte README des Auswerters veröffentlicht auf ganze Prozent gerundete Tier-Zellen. Verwendet werden genau diese angezeigten Werte, keine Neuberechnung aus sprachbezogenen Daten. Es handelt sich um eine kleine benutzerdefinierte Evaluation, nicht um eine standardisierte Rangliste. Der Autor berichtet eine blinde Rückübersetzung und sagt, die vollständige Texttabelle sei in einem PR zur Prüfung durch Muttersprachler gewesen. Diese Prüfung wurde nicht unabhängig bestätigt. System-/Modellrevisionen und vollständige Decoding-Einstellungen sind nicht gepinnt.
StreamDecisionBench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 1.46
- Bewertung
- 1.46
- Messgröße
- Mean log-AUC 0.5–8 s
- Einheit
- %
- Richtung
- Keine Richtung veröffentlicht
- Stichprobe
- 480
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- StreamDecisionBench GitHub README
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Self-hosted open-weight setting, exact source row “Laya typed-decisions”. Three passes over all 480 states per pass (8 scenarios in 4 families), sampled at a 2 s step; the source reports means. The README says all 17 self-hosted settings use BF16 backbones, each on one RTX PRO 6000 (96 GB), with benchmark and model on the same GPU host. Same-host latency includes request processing, runtime queueing, and inference, and excludes download, initialization, and warmup. Serving stack, exact checkpoint revision, and other runtime settings are not stated.
StreamDecisionBench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 1.46
- Bewertung
- 1.46
- Messgröße
- Mean untimed (%)
- Einheit
- %
- Richtung
- Keine Richtung veröffentlicht
- Stichprobe
- 480
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- StreamDecisionBench GitHub README
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-18
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Self-hosted open-weight setting, exact source row “Laya typed-decisions”. Three passes over all 480 states per pass (8 scenarios in 4 families), sampled at a 2 s step; the source reports means. The README says all 17 self-hosted settings use BF16 backbones, each on one RTX PRO 6000 (96 GB), with benchmark and model on the same GPU host. Same-host latency includes request processing, runtime queueing, and inference, and excludes download, initialization, and warmup. Serving stack, exact checkpoint revision, and other runtime settings are not stated.
Typed Decision Candidate Coverage (TREC 5 Nat.) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 97.2
- Bewertung
- 97.2
- Messgröße
- Missing-answer detection rate D
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2610.03387v1
- Kategorie
- typed-decision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 109
- Untere Konfidenzgrenze
- 92.2
- Obere Konfidenzgrenze
- 99.1
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Lu and Wu, Benchmarking Candidate Coverage in Typed Decision Models
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-20
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. TREC mit fünf natürlichen Kandidatennamen (TREC 5 Nat.), 109 Testtexte; Messwerte D = Erkennung fehlender Referenzantworten und F = fälschliche Ablehnung vorhandener Kandidaten. Das Paper nennt marginale Wilson-95%-Intervalle. Getestet wurde Laya 0.3.21 ohne Fine-Tuning, englischer Checkpoint 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851; A40, PyTorch 2.8.0, Transformers 4.56.2, Batch 8, Sequenz-/Head-Budget 512/256, BF16.
- Einordnung
- Das Paper bezeichnet die Untersuchung als explorativ, nicht als unabhängig preregistrierte Bestätigung; die 97,2-%-Erkennung muss zusammen mit der 69,7-%-Fehlablehnung gelesen werden. Keine task-, prompt-, seed- oder Hosted-Model-Variabilität behaupten.
Typed Decision Candidate Coverage (TREC 5 Nat.) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 69.7
- Bewertung
- 69.7
- Messgröße
- Present-control false-rejection rate F
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2610.03387v1
- Kategorie
- typed-decision
- Richtung
- Weniger ist besser
- Stichprobe
- 109
- Untere Konfidenzgrenze
- 60.5
- Obere Konfidenzgrenze
- 77.6
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Lu and Wu, Benchmarking Candidate Coverage in Typed Decision Models
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-20
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. TREC mit fünf natürlichen Kandidatennamen (TREC 5 Nat.), 109 Testtexte; Messwerte D = Erkennung fehlender Referenzantworten und F = fälschliche Ablehnung vorhandener Kandidaten. Das Paper nennt marginale Wilson-95%-Intervalle. Getestet wurde Laya 0.3.21 ohne Fine-Tuning, englischer Checkpoint 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851; A40, PyTorch 2.8.0, Transformers 4.56.2, Batch 8, Sequenz-/Head-Budget 512/256, BF16.
- Einordnung
- Das Paper bezeichnet die Untersuchung als explorativ, nicht als unabhängig preregistrierte Bestätigung; die 97,2-%-Erkennung muss zusammen mit der 69,7-%-Fehlablehnung gelesen werden. Keine task-, prompt-, seed- oder Hosted-Model-Variabilität behaupten.
Laya Typed-Decisions E7 option-order prediction-flip rate (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 6.75
- Bewertung
- 6.75
- Messgröße
- prediction flip rate under option-order perturbation
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2609.33843v1, E7
- Kategorie
- decision-robustness
- Richtung
- Keine Richtung veröffentlicht
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Nandakishore, Laya as a Typed Probabilistic Assessor: An Independent Reproduction and a Preregistered Study of Calibration and Selective Escalation
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-22
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. E7 prüft die Reihenfolgeabhängigkeit auf Kalibrierungsfällen: 300 Auswahlentscheidungen wurden in vier festgelegten Optionenreihenfolgen ausgewertet. Die Quelle nennt keinen unveränderlichen Hash der ausgewerteten Gewichte.
- Einordnung
- Die Auswertung ist explorativ und verwendet ausschließlich den Kalibrierungssplit, den die Quelle als Hälfte des offiziellen Testsplits beschreibt; sie ist kein unabhängiger Holdout. Die Quelle nennt 300 Entscheidungen und vier festgelegte Permutationen, definiert aber den Nenner der Fliprate von 6,75 % nicht eindeutig. Ein Konfidenzintervall und eine unveränderliche Gewichtsrevision fehlen.
DecideBench overall decision accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 59.8
- Bewertung
- 59.8
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- DecideBench results/v1
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 400
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- DecideBench
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-22
- Methodik
- Community-Messung. Laya typed-decisions 421M wurde self-hosted auf einer NVIDIA L4 ausgewertet und läuft in diesem Vergleich zero-shot. Der Benchmark umfasst 400 Entscheidungen in 200 kontrastiven Paaren. Studien-/Ergebniszeitraum: Ergebnisse laut Quelle vom 2026-09-28 bis 2026-10-09.
- Einordnung
- Der Bericht nennt Modellname und Größe, aber keine unveränderliche Gewichtrevision für diesen Lauf.
DecideBench pair accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 36.5
- Bewertung
- 36.5
- Messgröße
- pair accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- DecideBench results/v1
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 200
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- DecideBench
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-22
- Methodik
- Community-Messung. Laya typed-decisions 421M wurde self-hosted auf einer NVIDIA L4 ausgewertet und läuft in diesem Vergleich zero-shot. Der Benchmark umfasst 400 Entscheidungen in 200 kontrastiven Paaren. Studien-/Ergebniszeitraum: Ergebnisse laut Quelle vom 2026-09-28 bis 2026-10-09.
- Einordnung
- Der Bericht nennt Modellname und Größe, aber keine unveränderliche Gewichtrevision für diesen Lauf.
Jev docs bilingual v2 Compact EN accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 50
- Bewertung
- 50
- Messgröße
- Compact EN accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Jev docs bilingual expansion v2, Compact condition
- Kategorie
- decision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 84
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- akitaonrails/jev-docs-benchmarks, bilingual v2 results
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-23
- Methodik
- Community-Messung. Zweisprachige Erweiterung v2, Compact-Bedingung; die Quelle nennt 84 verfasste Familien mit gepaarten Übersetzungen und drei korrelierten Bedingungen. Die Modellzeile heißt `laya-typed`; die Revision des Ziel-Checkpoints ist nicht angegeben.
- Einordnung
- Die Quelle nennt 84 verfasste Familien, berichtet aber weder modellbezogene Abschlusszahlen noch eine Checkpoint-Revision separat. Aufgaben-Zellen haben nur 12 Familien und sind explorativ.
Jev docs bilingual v2 Compact PT-BR accuracy (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 35.7
- Bewertung
- 35.7
- Messgröße
- Compact PT-BR accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Jev docs bilingual expansion v2, Compact condition
- Kategorie
- decision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 84
- Quellentyp
- community-reported
- Auswertung
- akitaonrails/jev-docs-benchmarks, bilingual v2 results
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-23
- Methodik
- Community-Messung. Zweisprachige Erweiterung v2, Compact-Bedingung; die Quelle nennt 84 verfasste Familien mit gepaarten Übersetzungen und drei korrelierten Bedingungen. Die Modellzeile heißt `laya-typed`; die Revision des Ziel-Checkpoints ist nicht angegeben.
- Einordnung
- Die Quelle nennt 84 verfasste Familien, berichtet aber weder modellbezogene Abschlusszahlen noch eine Checkpoint-Revision separat. Aufgaben-Zellen haben nur 12 Familien und sind explorativ.
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Beliebtheit im Vergleich
Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.
Beliebtheitsindex
0 bis 100, höher ist beliebter
20 von 37 Modellen
Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex
Zeitlicher Verlauf
Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 6. November 2026
Laya Typed DecisionsIntern-Decision-4B 40Kev 9B 40pplx-decider-v1-27b 39Decider 0.8B 39
Methodenwechsel im Verlauf, ein Sprung an dieser Stelle ist kein Marktereignis:
- 11. November 2026: Wert nur mit Such- oder Nutzungsdaten, 30-Tage-Aufmerksamkeit
Was gerade an Beliebtheit gewinnt, steht für Modelle, Anbieter, Harnesses und KI-Abos gesammelt in Alle KI-Trends.
Laya Typed Decisions im Vergleich
- 1Laya Typed Decisions vs. Clef-Flash1 gemeinsamer Test
- 2Laya Typed Decisions vs. GLiNER2.5-Decide4 gemeinsame Tests
- 3Laya Typed Decisions vs. Intern-Decision-4B4 gemeinsame Tests
- 4Laya Typed Decisions vs. Kev 0.8B4 gemeinsame Tests
- 5Laya Typed Decisions vs. Decider 0.8B4 gemeinsame Tests
- 6Laya Typed Decisions vs. Intern-Decision-0.8B4 gemeinsame Tests
- 7Laya Typed Decisions vs. Intern-Decision-2B4 gemeinsame Tests
- 8Laya Typed Decisions vs. GLiDE1 gemeinsamer Test
- 9Laya Typed Decisions vs. Laya1 gemeinsamer Test
Ähnliche Modelle
Weitere Modelle derselben Art wie Laya Typed Decisions, ausgewählt nach Modellreihe, Anbieter, Größe, Preis und Erscheinungsdatum.
- Laya MultilingualConvai Innovations · gleicher Anbieter
- LayaConvai Innovations · gleicher Anbieter
- GLiNER2.5-DecideFastino Labs · ähnliche Größe
- GLiNER2.5-multi-DecideFastino Labs · ähnliche Größe
- Von 1.2Von · ähnliche Größe
- NanoJevTianyuCodings · ähnliche Größe
- Decider 0.8BMapika · ähnliche Größe
- Intern-Decision-0.8BInternLM · ähnliche Größe
Alle technischen Daten
Architektur
Ein- und Ausgabe
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Unbekannt
- ohne Quelle
- Wasserzeichen-Technik
- Nicht bekannt
- ohne Quelle
Lizenz und Zugang
API
Weitere Angaben
- Hinweise
- Der Checkpoint wird im offiziellen Repository als eigene typed-decisions Variante geführt.
- Quelle: Hinweise
Quellen und Datenstand
Alle 28 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.