# Supersonic Labs

> Локальный выбор одного ответа из заданных вариантов

Julia 1 от Supersonic Labs выберет один ответ из 2–20 вариантов: классификация, шкалы, да/нет и маршрутизация. Запуск на CPU, лицензия Apache 2.0.

- Что делает: выбирает один ответ из вариантов
- Категории: Opensource, Бесплатные, Инструменты разработчика
- Бизнес-модель: Бесплатно
- Модели: mmBERT-small
- Сайт сервиса: https://supersoniclabs.ia.br/julia-1/
- Карточка в каталоге: https://ailibri.com/supersonic-labs
- Обновлено: 2026-09-28

## Описание

Julia 1 — компактная модель Supersonic Labs для выбора одного ответа из вариантов, которые подаются вместе с вопросом. Это первый публичный результат исследования компактных моделей принятия решений. Она для тех, кому нужен локальный или программный выбор среди заданных вариантов.
Через один интерфейс модель закроет классификацию, маршрутизацию, упорядоченные шкалы и вопросы «да/нет». На вход пойдут контекст, вопрос и от 2 до 20 вариантов, модель выберет один ответ и вернёт оценки в том порядке, в каком варианты были поданы. В оцененной конфигурации вход принимает до 1024 токенов суммарно: контекст, вопрос и варианты вместе. Если список длиннее обычного набора, кандидатов можно заранее сузить группами Router, но сужение может отбросить верный ответ.
В чекпойнте 144,3 миллиона параметров, веса занимают 550,5 MiB. Модель выполняется на CPU, рантайм рассчитан на Python 3.11 и новее. В основе многоязычный энкодер и токенизатор mmBERT-small, поверх них добавлены компоненты принятия решения и обучение выбору среди ответов. Julia 1 не является дообученной моделью Qwen. Локальный запуск использует публичный токенизатор mmBERT-small и Python, а отдельный прогон на Android шёл через ONNX Runtime и нативную Rust-токенизацию.
Репозиторий на Hugging Face содержит веса, интерфейс Python, метрики, сведения о происхождении чекпойнта и инструкции по загрузке и запуску. Артефакты модели лицензированы Apache 2.0, поэтому код и связанные материалы доступны бесплатно на условиях этой лицензии. Собственный API пока в разработке, доступ планируют вскоре открыть всем, кто захочет интегрировать модель. Заявленная цена относится к будущему запуску: 0,025 доллара США за миллион входных токенов и 0,00 доллара за миллион выходных токенов. Действующим тарифом, месячной или годовой подпиской эта цена не является.
Опубликованные результаты меряют выбор среди ответов, приложенных к вопросу. Задачи, где нужны внешние знания, многошаговые рассуждения или вычисления, потребуют других тестов, а новую область стоит оценивать на её реальных вопросах и вариантах. Решения с существенными последствиями нужно проверять человеку. Длинные списки похожих категорий — конкретная область для улучшения. В банковском пилоте Banking77 с 72 категориями и предварительным сужением списка верно решены 64 из 100 примеров при справочном значении Jev 87%. В CPU-прогоне того же пилота верно решены 60 из 100, точность 60% и покрытие 97%: модель воздержалась три раза, и воздержания входят в эти 100 случаев.
Есть измерения на Apple M4, Intel Core i5-1235U и планшете Samsung SM-X510. Нагрузки на устройствах различаются. Перед интеграцией задержку и память нужно измерить на планируемых входных данных и оборудовании.

## Похожие сервисы в каталоге

- [Hermes Agent](https://ailibri.com/hermes-agent): Hermes Agent — агент с открытым исходным кодом от NousResearch, который развивается вместе с вами. Поддержка инструментов, веб-исследований и автоматизации зада
- [HeyCLI](https://ailibri.com/heycli): Инструмент для перевода команд с обычного языка на язык Linux. Просто опишите словами, что нужно сделать, и получите готовую команду.
- [Openclaw Infra](https://ailibri.com/openclaw-infra): Openclaw Infra - Docker-инфраструктура для запуска AI-агентов OpenClaw с поддержкой Telegram. Простое развертывание нескольких агентов на одном сервере.
- [Polymath](https://ailibri.com/polymath): Инструмент для превращения любой музыкальной библиотеки в сэмпл-банк для продакшена с помощью машинного обучения
- [Ollama](https://ailibri.com/ollama): Локальная платформа для запуска языковых моделей на компьютере без отправки данных в облако. Поддерживает популярные модели вроде Llama, Mistral и Gemma.
- [cc-1c-skills](https://ailibri.com/cc-1c-skills): Набор навыков для AI-агентов Claude Code, Cursor и Codex для разработки на 1С:Предприятие 8.3 с абстракциями над XML, CLI конфигуратора и тестированием через ве

---
Источник: AILibri — каталог нейросетей и ИИ-инструментов, https://ailibri.com