Das Laya-Modell: Checkpoints, API und Vergleich mit Jev

Die Ollama-Modellseite nennt Convai Innovations als Herausgeber; die Hugging-Face-Metadaten nennen den Autor convaiinnovations und den 18. September 2026 als Erstellungsdatum des Repositories. Das belegt die Verfügbarkeit auf Hugging Face, keinen separat bestätigten Ankündigungstermin. Die Modellkarten-Metadaten lauten license: apache-2.0.

Laut Modellkarte unterstützt der mehrsprachige Checkpoint mit max_len=8192 bis zu 8.192 Tokens. Die Karte meldet für das Fine-Tuning auf 2.000 Entscheidungen aus vier Workflows eine Genauigkeit von 0,766 gegenüber 0,362 für den englischen Basis-Checkpoint. Das sind Angaben des Autors, keine unabhängige Prüfung; Laya typed-decisions wurde auf dem Trainingssplit dieses Benchmarks nachtrainiert.

Live-Zähler am 27. Oktober 2026: 57.144 Downloads und 5.832 Likes für das Hugging-Face-Basisrepository; Ollama zeigt 16,4 Tsd. Downloads an. Diese Plattformzähler messen unterschiedliche Dinge und sind keine Qualitätsmaße.

Die Modellkarte beschreibt choice, score und noul für Routing, Moderation, Guardrails und E-Mail-Triage. Laya bewertet Optionen in einem Encoder-Durchlauf. Du kannst es lokal betreiben und auf eigene Aufgaben nachtrainieren. Es erzeugt keine freien Antworten oder Erklärungen. Der englische Basis-Checkpoint hat standardmäßig nur 512 Tokens Kontext. Die Karte warnt vor Ergebnissen nahe dem Zufallsniveau bei den Basis-Checkpoints auf typed-decisions ohne Fine-Tuning; prüfe daher deinen konkreten Workflow mit gelabelten Beispielen.

Quelle: Benchmark Heaven · JevBench und Release-JSON v1.7.11. Angezeigte Methode: v1.7 mit 10-Sekunden-Regel; die Zeilen wurden in v1.7.0 neu bewertet. Capability ist der Mittelwert aus Intelligence und Calibration, keine Genauigkeit in Prozent. Laya wurde lokal auf CPU gemessen, Jev über die gehostete TypeSafe-API. Unterschiedliche Läufe und Zugänge; daraus folgt kein Vergleich derselben Produktivlast oder der Geschwindigkeit. Geprüft am 27. Oktober 2026.

Quelle: Benchmark Heaven · Jev vs Laya, Datenrelease v1.7.21 (veröffentlicht am 29. Oktober 2026), Methode v1.7 mit 10-Sekunden-Regel, aus den aufgezeichneten Entscheidungszeiten neu bewertet. Capability ist der Mittelwert aus Intelligence und Calibration. Die Capability-Werte entsprechen der Tabelle oben. Laya wurde offline auf einem CPU-Container des Evaluators gemessen, Jev über die gehostete TypeSafe-API; die Modellkarte warnt zudem, dass die Basis-Checkpoints auf typed-decisions ohne Fine-Tuning nahe am Zufallsniveau liegen. Es sind verschiedene Läufe, kein Vergleich derselben Produktivlast, der Geschwindigkeit oder der Kosten und keine Rangliste. Geprüft am 29. Oktober 2026.

Die Upstream-Dokumentation zeigt pip install laya und laya.load("convaiinnovations/laya"). Das Beispiel unten kombiniert diese dokumentierten Bausteine; es wurde hier nicht ausgeführt. Beim ersten Laden werden Gewichte heruntergeladen. Für einen eigenen HTTP-Server dokumentiert das GitHub-README pip install "laya[serve]" und LAYA_DEVICE=cuda LAYA_PRELOAD=1 laya-serve. Prüfe Netzwerkzugriff und Authentifizierung vor dem Betrieb.

pip install laya
python - <<'PY'
import laya
agent = laya.load("convaiinnovations/laya")
print(agent.predict("Hello World", {
    "greeting": {"type": "noul", "instructions": "Does the text contain a greeting?"}
}))
PY

Ollama listet laya und unter anderem laya:421m-english-bf16. Die Seite verlangt Ollama ab Version 0.40.0 und zeigt folgenden lokalen API-Aufruf. Er wurde hier nicht getestet.

curl http://localhost:11434/v1/systemone \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"laya","state":"Hello World","questions":{"says_hello":{"type":"noul","instructions":"Does the state text contain a greeting?","criteria":{"true":"The state text contains a greeting.","false":"The state text does not contain a greeting."}}}}'

Gehostete Zugänge, geprüft am 27. Oktober 2026: Die unabhängige Community-API nennt 0,0004 USD je 1.000 Eingabe-Tokens (0,40 USD je Million), mindestens eine Einheit pro Aufruf, Ausgabe kostenlos. Sie erklärt ausdrücklich, nicht mit Convai Innovations, NandhaKishorM oder TypeSafe verbunden zu sein. Vercel AI Gateway nennt Laya als unterstütztes Entscheidungsmodell. Dies bestätigt die veröffentlichten Angebote; wir haben keine bezahlten Anfragen ausgeführt und hier weder Verfügbarkeit noch Ergebnisse getestet.

Wenn du keinen eigenen Modellserver betreiben möchtest und eine EU-Stufe mit öffentlichem AVV brauchst, kannst du die vorhandenen Modelle von Decision Models prüfen. Sie verwenden eine Jev-kompatible Anfrageform, eigene Modell-IDs und eigene Limits. Prüfe Fragenzahl, Eingabegrenzen, Vertrag und Ergebnisse mit deinen Daten. Ein gehosteter Zugang allein belegt keine bessere Entscheidungsqualität.