Convai InnovationsEntscheidungsmodellOpen Source
Laya
Beliebtheitkaum Signale
unter 1von 100wie im Vormonat
Zusammenfassung
Laya ist das nicht autoregressive System-One-Modell von Convai Innovations für englische, strukturierte Entscheidungen. Es verarbeitet beispielsweise Text, E-Mails, Tickets oder JSON zusammen mit typisierten Fragen und liefert Choice, Noul und Score mit Wahrscheinlichkeiten; bei Noul steht der Wert für die Wahrscheinlichkeit von Ja. Der lokale Checkpoint hat 421 Millionen Parameter und ein kurzes Kontextfenster von 512 Token. Freien Antworttext erzeugt er nicht.
Convai führt daneben Laya Multilingual für mehrere Sprachen und Laya Typed Decisions für die benannten Agent-Trace-, Kundenservice-, Rechnungs- und Sicherheitsdaten als eigene Checkpoints.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 319 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
Seite 1 von 27
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Emotion k=5 local none-score threshold: missing-answer detection (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 19.27710843373494
- Bewertung
- 19.27710843373494
- Messgröße
- missing-answer detection
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2610.03387v2; Decision_Model_Benchmark 0.2.0; commit 6e44dc7fd29c61c1ba2da89d102f4baad17fb753; confirmation core; calibrated none-probability threshold; Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851
- Kategorie
- decision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 166
- Untere Konfidenzgrenze
- 13.253012048192772
- Obere Konfidenzgrenze
- 25.301204819277107
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Decision_Model_Benchmark 0.2.0, raw confirmation metrics
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851; natürliche Emotion-Labels; k=5; Schwellenwert der None-Wahrscheinlichkeit 0.9801 auf 120 Kalibrierungstexten unter der Nebenbedingung von höchstens 5 % Fehlablehnungen gewählt; zurückgehaltener Testwert N=166; 2.000-faches Text-Bootstrap-Konfidenzintervall.
- Einordnung
- Diese Werte gelten für die konkreten Kandidaten- und Ablehnungsprotokolle. Erkennung, Fehlablehnung und Support verwenden getrennte Populationen. Sie sind keine allgemeine Einsatzgenauigkeit.
Emotion k=5 local none-score threshold: covered-input false rejection (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 7.83132530120482
- Bewertung
- 7.83132530120482
- Messgröße
- covered-input false rejection
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2610.03387v2; Decision_Model_Benchmark 0.2.0; commit 6e44dc7fd29c61c1ba2da89d102f4baad17fb753; confirmation core; calibrated none-probability threshold; Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851
- Kategorie
- decision
- Richtung
- Weniger ist besser
- Stichprobe
- 166
- Untere Konfidenzgrenze
- 4.216867469879518
- Obere Konfidenzgrenze
- 12.048192771084338
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Decision_Model_Benchmark 0.2.0, raw confirmation metrics
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851; natürliche Emotion-Labels; k=5; Schwellenwert der None-Wahrscheinlichkeit 0.9801 auf 120 Kalibrierungstexten unter der Nebenbedingung von höchstens 5 % Fehlablehnungen gewählt; zurückgehaltener Testwert N=166; 2.000-faches Text-Bootstrap-Konfidenzintervall.
- Einordnung
- Diese Werte gelten für die konkreten Kandidaten- und Ablehnungsprotokolle. Erkennung, Fehlablehnung und Support verwenden getrennte Populationen. Sie sind keine allgemeine Einsatzgenauigkeit.
CLINC150 artificial k=5: missing-answer detection (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 86
- Bewertung
- 86
- Messgröße
- missing-answer detection
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2610.03387v2; Decision_Model_Benchmark 0.2.0; commit 6e44dc7fd29c61c1ba2da89d102f4baad17fb753; CLINC150 artificial k=5; Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851
- Kategorie
- decision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 300
- Untere Konfidenzgrenze
- 82
- Obere Konfidenzgrenze
- 89.66666666666666
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Decision_Model_Benchmark 0.2.0, raw CLINC150 confirmation metrics
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851; Referenzintent künstlich aus einem gepaarten Menü mit fünf Intents entfernt; Population: in-scope queries whose reference intent is absent from the menu; exakter Testnenner N=300; 2.000-faches Query-Bootstrap-Konfidenzintervall. Kalibrierungsabfragen sind getrennt und nicht in N enthalten.
- Einordnung
- Diese Werte gelten für die konkreten Kandidaten- und Ablehnungsprotokolle. Erkennung, Fehlablehnung und Support verwenden getrennte Populationen. Sie sind keine allgemeine Einsatzgenauigkeit.
CLINC150 artificial k=5: covered-input false rejection (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 27.666666666666668
- Bewertung
- 27.666666666666668
- Messgröße
- covered-input false rejection
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2610.03387v2; Decision_Model_Benchmark 0.2.0; commit 6e44dc7fd29c61c1ba2da89d102f4baad17fb753; CLINC150 artificial k=5; Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851
- Kategorie
- decision
- Richtung
- Weniger ist besser
- Stichprobe
- 300
- Untere Konfidenzgrenze
- 22.333333333333332
- Obere Konfidenzgrenze
- 32.666666666666664
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Decision_Model_Benchmark 0.2.0, raw CLINC150 confirmation metrics
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851; Referenzintent künstlich aus einem gepaarten Menü mit fünf Intents entfernt; Population: reference-present test queries; exakter Testnenner N=300; 2.000-faches Query-Bootstrap-Konfidenzintervall. Kalibrierungsabfragen sind getrennt und nicht in N enthalten.
- Einordnung
- Diese Werte gelten für die konkreten Kandidaten- und Ablehnungsprotokolle. Erkennung, Fehlablehnung und Support verwenden getrennte Populationen. Sie sind keine allgemeine Einsatzgenauigkeit.
CLINC150 natural retrieval k=2: missing-answer detection (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 90.32258064516128
- Bewertung
- 90.32258064516128
- Messgröße
- missing-answer detection
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2610.03387v2; Decision_Model_Benchmark 0.2.0; commit 6e44dc7fd29c61c1ba2da89d102f4baad17fb753; CLINC150 natural retrieval k=2; Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851
- Kategorie
- decision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 31
- Untere Konfidenzgrenze
- 77.41935483870968
- Obere Konfidenzgrenze
- 100
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Decision_Model_Benchmark 0.2.0, raw CLINC150 confirmation metrics
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851; festes BM25-Retrieval mit k=2; natürliches Kandidatenmenü ohne Ergänzung durch Gold-Labels; Population: in-scope queries whose reference intent is absent from the menu; exakter Testnenner N=31; 2.000-faches Query-Bootstrap-Konfidenzintervall. Kalibrierungsabfragen sind getrennt und nicht in N enthalten.
- Einordnung
- Diese Werte gelten für die konkreten Kandidaten- und Ablehnungsprotokolle. Erkennung, Fehlablehnung und Support verwenden getrennte Populationen. Sie sind keine allgemeine Einsatzgenauigkeit.
CLINC150 natural retrieval k=2: covered-input false rejection (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 15.241635687732341
- Bewertung
- 15.241635687732341
- Messgröße
- covered-input false rejection
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2610.03387v2; Decision_Model_Benchmark 0.2.0; commit 6e44dc7fd29c61c1ba2da89d102f4baad17fb753; CLINC150 natural retrieval k=2; Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851
- Kategorie
- decision
- Richtung
- Weniger ist besser
- Stichprobe
- 269
- Untere Konfidenzgrenze
- 11.152416356877323
- Obere Konfidenzgrenze
- 19.702602230483272
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Decision_Model_Benchmark 0.2.0, raw CLINC150 confirmation metrics
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851; festes BM25-Retrieval mit k=2; natürliches Kandidatenmenü ohne Ergänzung durch Gold-Labels; Population: reference-present test queries; exakter Testnenner N=269; 2.000-faches Query-Bootstrap-Konfidenzintervall. Kalibrierungsabfragen sind getrennt und nicht in N enthalten.
- Einordnung
- Diese Werte gelten für die konkreten Kandidaten- und Ablehnungsprotokolle. Erkennung, Fehlablehnung und Support verwenden getrennte Populationen. Sie sind keine allgemeine Einsatzgenauigkeit.
CLINC150 natural retrieval k=2: global out-of-scope detection (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 83
- Bewertung
- 83
- Messgröße
- global out-of-scope detection
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2610.03387v2; Decision_Model_Benchmark 0.2.0; commit 6e44dc7fd29c61c1ba2da89d102f4baad17fb753; CLINC150 natural retrieval k=2; Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851
- Kategorie
- decision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 100
- Untere Konfidenzgrenze
- 75
- Obere Konfidenzgrenze
- 90
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Decision_Model_Benchmark 0.2.0, raw CLINC150 confirmation metrics
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851; festes BM25-Retrieval mit k=2; natürliches Kandidatenmenü ohne Ergänzung durch Gold-Labels; Population: public global out-of-scope test queries; exakter Testnenner N=100; 2.000-faches Query-Bootstrap-Konfidenzintervall. Kalibrierungsabfragen sind getrennt und nicht in N enthalten.
- Einordnung
- Diese Werte gelten für die konkreten Kandidaten- und Ablehnungsprotokolle. Erkennung, Fehlablehnung und Support verwenden getrennte Populationen. Sie sind keine allgemeine Einsatzgenauigkeit.
CLINC150 natural retrieval k=5: missing-answer detection (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 90.9090909090909
- Bewertung
- 90.9090909090909
- Messgröße
- missing-answer detection
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2610.03387v2; Decision_Model_Benchmark 0.2.0; commit 6e44dc7fd29c61c1ba2da89d102f4baad17fb753; CLINC150 natural retrieval k=5; Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851
- Kategorie
- decision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 11
- Untere Konfidenzgrenze
- 72.72727272727273
- Obere Konfidenzgrenze
- 100
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Decision_Model_Benchmark 0.2.0, raw CLINC150 confirmation metrics
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851; festes BM25-Retrieval mit k=5; natürliches Kandidatenmenü ohne Ergänzung durch Gold-Labels; Population: in-scope queries whose reference intent is absent from the menu; exakter Testnenner N=11; 2.000-faches Query-Bootstrap-Konfidenzintervall. Kalibrierungsabfragen sind getrennt und nicht in N enthalten.
- Einordnung
- Diese Werte gelten für die konkreten Kandidaten- und Ablehnungsprotokolle. Erkennung, Fehlablehnung und Support verwenden getrennte Populationen. Sie sind keine allgemeine Einsatzgenauigkeit.
CLINC150 natural retrieval k=5: covered-input false rejection (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 30.44982698961938
- Bewertung
- 30.44982698961938
- Messgröße
- covered-input false rejection
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2610.03387v2; Decision_Model_Benchmark 0.2.0; commit 6e44dc7fd29c61c1ba2da89d102f4baad17fb753; CLINC150 natural retrieval k=5; Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851
- Kategorie
- decision
- Richtung
- Weniger ist besser
- Stichprobe
- 289
- Untere Konfidenzgrenze
- 25.259515570934255
- Obere Konfidenzgrenze
- 35.98615916955018
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Decision_Model_Benchmark 0.2.0, raw CLINC150 confirmation metrics
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851; festes BM25-Retrieval mit k=5; natürliches Kandidatenmenü ohne Ergänzung durch Gold-Labels; Population: reference-present test queries; exakter Testnenner N=289; 2.000-faches Query-Bootstrap-Konfidenzintervall. Kalibrierungsabfragen sind getrennt und nicht in N enthalten.
- Einordnung
- Diese Werte gelten für die konkreten Kandidaten- und Ablehnungsprotokolle. Erkennung, Fehlablehnung und Support verwenden getrennte Populationen. Sie sind keine allgemeine Einsatzgenauigkeit.
CLINC150 natural retrieval k=5: global out-of-scope detection (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 92
- Bewertung
- 92
- Messgröße
- global out-of-scope detection
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2610.03387v2; Decision_Model_Benchmark 0.2.0; commit 6e44dc7fd29c61c1ba2da89d102f4baad17fb753; CLINC150 natural retrieval k=5; Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851
- Kategorie
- decision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 100
- Untere Konfidenzgrenze
- 86
- Obere Konfidenzgrenze
- 97
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Decision_Model_Benchmark 0.2.0, raw CLINC150 confirmation metrics
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851; festes BM25-Retrieval mit k=5; natürliches Kandidatenmenü ohne Ergänzung durch Gold-Labels; Population: public global out-of-scope test queries; exakter Testnenner N=100; 2.000-faches Query-Bootstrap-Konfidenzintervall. Kalibrierungsabfragen sind getrennt und nicht in N enthalten.
- Einordnung
- Diese Werte gelten für die konkreten Kandidaten- und Ablehnungsprotokolle. Erkennung, Fehlablehnung und Support verwenden getrennte Populationen. Sie sind keine allgemeine Einsatzgenauigkeit.
CLINC150 natural retrieval k=10: missing-answer detection (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 100
- Bewertung
- 100
- Messgröße
- missing-answer detection
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2610.03387v2; Decision_Model_Benchmark 0.2.0; commit 6e44dc7fd29c61c1ba2da89d102f4baad17fb753; CLINC150 natural retrieval k=10; Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851
- Kategorie
- decision
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 5
- Untere Konfidenzgrenze
- 100
- Obere Konfidenzgrenze
- 100
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Decision_Model_Benchmark 0.2.0, raw CLINC150 confirmation metrics
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851; festes BM25-Retrieval mit k=10; natürliches Kandidatenmenü ohne Ergänzung durch Gold-Labels; Population: in-scope queries whose reference intent is absent from the menu; exakter Testnenner N=5; 2.000-faches Query-Bootstrap-Konfidenzintervall. Kalibrierungsabfragen sind getrennt und nicht in N enthalten.
- Einordnung
- Diese Werte gelten für die konkreten Kandidaten- und Ablehnungsprotokolle. Erkennung, Fehlablehnung und Support verwenden getrennte Populationen. Sie sind keine allgemeine Einsatzgenauigkeit.
CLINC150 natural retrieval k=10: covered-input false rejection (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 48.8135593220339
- Bewertung
- 48.8135593220339
- Messgröße
- covered-input false rejection
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2610.03387v2; Decision_Model_Benchmark 0.2.0; commit 6e44dc7fd29c61c1ba2da89d102f4baad17fb753; CLINC150 natural retrieval k=10; Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851
- Kategorie
- decision
- Richtung
- Weniger ist besser
- Stichprobe
- 295
- Untere Konfidenzgrenze
- 43.389830508474574
- Obere Konfidenzgrenze
- 54.91525423728814
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Decision_Model_Benchmark 0.2.0, raw CLINC150 confirmation metrics
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-16
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Laya 0.3.21 English checkpoint revision 55cf4c4ebb4ebe31b2550e8bdf3bd21b99753851; festes BM25-Retrieval mit k=10; natürliches Kandidatenmenü ohne Ergänzung durch Gold-Labels; Population: reference-present test queries; exakter Testnenner N=295; 2.000-faches Query-Bootstrap-Konfidenzintervall. Kalibrierungsabfragen sind getrennt und nicht in N enthalten.
- Einordnung
- Diese Werte gelten für die konkreten Kandidaten- und Ablehnungsprotokolle. Erkennung, Fehlablehnung und Support verwenden getrennte Populationen. Sie sind keine allgemeine Einsatzgenauigkeit.
Seite 1 von 27
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
Layad1-2B 0d1-Omni-2B 0Decider 35B A3B NVFP4 0GLiDE 0
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 im Vergleich
- 1Laya vs. Clef-Flash38 gemeinsame Tests
- 2Laya vs. CLM-v0.1-8B37 gemeinsame Tests
- 3Laya vs. Decider 0.8B1 gemeinsamer Test
- 4Laya vs. Decider 2B37 gemeinsame Tests
- 5Laya vs. Decider 35B A3B NVFP437 gemeinsame Tests
- 6Laya vs. Decider 4B37 gemeinsame Tests
- 7Laya vs. GLiDE1 gemeinsamer Test
- 8Laya vs. GLiNER2.5-Decide39 gemeinsame Tests
- 9Laya vs. Intern-Decision-0.8B38 gemeinsame Tests
Alle 17 Vergleiche zeigen
- 10Laya vs. Intern-Decision-2B38 gemeinsame Tests
- 11Laya vs. Intern-Decision-4B38 gemeinsame Tests
- 12Laya vs. Julia 137 gemeinsame Tests
- 13Laya vs. Kev 0.8B38 gemeinsame Tests
- 14Laya vs. Kev 4B37 gemeinsame Tests
- 15Laya vs. Kev 9B37 gemeinsame Tests
- 16Laya vs. Laya Typed Decisions1 gemeinsamer Test
- 17Laya vs. Lev37 gemeinsame Tests
Ähnliche Modelle
Weitere Modelle derselben Art wie Laya, ausgewählt nach Modellreihe, Anbieter, Größe, Preis und Erscheinungsdatum.
- Laya Typed DecisionsConvai Innovations · gleicher Anbieter
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- 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
- Einsatzbereich
- Laya bietet separate englische, mehrsprachige und typed-decisions Checkpoints.
- Quelle: Einsatzbereich
- Hinweise
- Die englische Variante ist außerhalb des Englischen eingeschränkt; die Varianten sind lokale Checkpoints.
- Quelle: Hinweise
Quellen und Datenstand
Alle 37 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.
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Recherchestand | Recherchestand 15. Oktober 2026. 30 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Nicht veröffentlicht | evaluated-weight-artifact-hash Hinweis Die Karte nennt den ausgewerteten Checkpoint, bindet den Vergleich jedoch nicht an einen unveränderlichen Hash der Gewichtedateien. |
| Nicht veröffentlicht | evaluator-loaded-weight-digest Hinweis Der Bericht nennt weder Revision noch Hash des geladenen Checkpoints. Die anhand des lastModified-Datums gefundene öffentliche Hugging-Face-Revision ist nur ein Chronologie-Kandidat. |
| Nicht veröffentlicht | test-dataset-revision Hinweis Feste Stichproben und ihre Größen sind angegeben, Datensatzrevisionen werden im erfassten Protokoll aber nicht mit Hashes gepinnt. |
| Nicht veröffentlicht | unreported-confidence-intervals Hinweis Für ECE und die MASSIVE-Accuracy je Sprache wird kein KI veröffentlicht. Es wurde keines berechnet oder abgeleitet. |
| Nicht veröffentlicht | candidate-transfer-intervals Hinweis Tabelle 7 veröffentlicht Punktraten. Die Bildunterschrift verweist auf separate Unsicherheitsdaten, aber die Tabelle enthält keine zellweisen Intervalle. Es wurde kein separates KI übernommen. |
| Nicht veröffentlicht | verdict-score-question-denominator Hinweis Der Beitrag nennt nicht, wie viele der 2.000 Entscheidungen eine Score-Frage enthalten. Für MAE und W1 bleibt sampleCount deshalb leer. |
| Nicht veröffentlicht | immutable-model-or-route-revision Hinweis The zero-shot IE custom benchmark maps its exact public label to the profile task, but does not publish the loaded weight hash or immutable serving revision. |
| Nicht veröffentlicht | sampling-uncertainty Hinweis The zero-shot IE small custom pools have no published confidence intervals. This gap is specific to those score cells. |
| Nicht veröffentlicht | Heringer Laya checkpoint revision Originalwortlaut The HTTP pilot identifies the open Laya English checkpoint but does not state the evaluated weight revision or hash. |
| Ungeklärt | Heringer bracket-range semantics Originalwortlaut Hard-tier accuracy cells print bracketed ranges, but the captured table context does not identify them as confidence intervals. They are not mapped into CI fields. |
| Ungeklärt | real-traffic and adversarial generalization Originalwortlaut The HTTP pilot explicitly uses synthetic data, one template author, and preliminary settings. It is not evidence of performance on live traffic. |
| Nicht veröffentlicht | Unveränderliche Revision des im Decision Index ausgelieferten Checkpoints Hinweis Der aktuelle öffentliche Index nennt je nach Eintrag Modell-URL und served_checkpoint, aber keinen unveränderlichen Commit/Digest der tatsächlich ausgewerteten Gewichte. |
| Weitere Quelle | Laya repository (abgerufen 24. September 2026) · Laya repository · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Laya model card (abgerufen 24. September 2026; 15. Oktober 2026; 17. Oktober 2026; 19. Oktober 2026) · Laya model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | ConvAI Innovations, Laya typed-decisions model card (abgerufen 16. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Decision_Model_Benchmark 0.2.0, raw confirmation metrics (abgerufen 16. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Decision_Model_Benchmark 0.2.0, raw CLINC150 confirmation metrics (abgerufen 16. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Hanno-Labs DecisionBench result repository (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | System One report, Laya AI-hosted result summary for laya, pinned source commit ed4544869a9480aa98db6572a21733803eadcbb8 (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Monash University, candidate coverage and rejection-policy transfer paper (abgerufen 16. Oktober 2026; 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | LEC AI, Verdict: Encode Once, Decide Many (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Zero-shot IE benchmark, pinned public result snapshot (c45a00c25d2731ac7047def97b91421aaff2f611) (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Liu, Evaluating System One Models for Agent Security Decisions, arXiv:2609.33401v1 (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Mazzoni and Failla, Benchmarking System One Models in Online Moderation, arXiv:2610.07953v1 (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Li, Fast Models, Slow Evidence, arXiv:2610.02267v1 (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Laya GitHub issue #450, public result report by bhushankinge (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | sysone-bench v2.0.0 report.json (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Duan et al., General Decision Models: Benchmarking and Insights Beyond Jev (arXiv:2610.03935v2) (abgerufen 18. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | StreamDecisionBench GitHub README (abgerufen 18. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Niklas Heringer, System One AI for Cybersecurity: Not Every Decision Needs a Generative Model (abgerufen 18. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Nadir, Jev, Laya, GLiNER: Beaten by len() (abgerufen 18. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Laya Benchmarks, upstream measurement table (citing Laya BENCHMARKS.md) (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | ConvAI Innovations, Laya model card (README revision cce578c3df804585aea413f0413db0baa43dafc7) (abgerufen 21. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | local-jev-bench (abgerufen 22. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | laidick, System-One Model Benchmark (abgerufen 23. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | avbiswas, BEV Decider model card (abgerufen 23. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Jev Decision Index public index.json (release-v4) (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 16. Oktober 2026; 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 17. Oktober 2026)12345 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |