Acesso ao Brier v5 (licença comercial da Mangaba AI)

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O Brier v5 é distribuído sob a licença proprietária da Mangaba AI. O download é liberado para clientes e avaliações autorizadas. Planos e licenciamento: https://brier.mangaba.ia.br/pt#planos

Brier v5

English: Brier v5 is a typed, calibrated decision model for Portuguese text by Mangaba AI (LoRA adapters over Qwen3-4B-Instruct-2507, 4-bit). It is the most accurate and the hardest to manipulate Brier version. Proprietary license; access on request. Plans: brier.mangaba.ia.br · Technical report: brier-artigo.

Decisões tipadas em português: dado um texto (state) e perguntas (choice, score ou noul), devolve a resposta de cada pergunta com probabilidades calibradas e confiança. É o v3 (resistente a injeção de instruções) continuado com a parte de treino do B2W e mais passos, treinado em 2 GPUs NVIDIA L40S nos servidores da Mangaba AI. Relatório técnico: mangaba-ai/brier-artigo.

Também disponível: Brier-0, a v5 destilada do mangaba-titan, com modo cascata que consulta o titan nas perguntas de escolha e sim/não em que tem dúvida (92,0% no sintético limpo, contra 91,5% do Jev). Relatório: brier-zero-artigo.

Resultados (mesmos pedidos do Jev, item a item, IC95% por bootstrap pareado)

conjunto	Brier v5	Brier v3	Jev (referência)	leitura
ASSIN2 (n=500)	78,6% · 0,301	71,0% · 0,356	78,2% · 0,312	empate com o Jev
B2W (n=500)	75,8% · 0,335	61,6% · 0,486	66,8% · 0,527	v5 melhor em acerto e escore de Brier, com significância
tweetSentBR (n=250)	70,8% · 0,427	69,2% · 0,457	67,6% · 0,459	à frente, sem significância
sintético (n=779)	77,5% · 0,297	75,2% · 0,318	79,5% · 0,287	empate com o Jev
injeção, 1.000 casos (ataques que funcionaram)	12,4%	16,7%	21,4%	v5 a mais resistente
injeção, teste cego (n=200)	15,0%	17,5%	20,5%	v5 melhor, com significância (IC95 −11,0 a −0,5)

Cada célula dos conjuntos: acurácia · escore de Brier (menor é melhor). Pelo critério fixado antes de medir (vencer em acerto e escore de Brier, com IC favorável, em 2 dos 3 conjuntos humanos), o v5 tem 1 vitória (B2W); ainda não é "melhor que o Jev" no geral.

Leia com cuidado: desde o v5, a parte de treino do B2W entra no treino (8.000 avaliações, nenhuma das usadas no teste). O B2W deixou de ser fora do domínio para o v5. ASSIN2, tweetSentBR e o sintético continuam fora do treino. Em documentos longos (~2.500 tokens), o acerto cai de 80,7% para 66,9% (o Jev cai de 78,2% para 73,0%).

Como usar

pip install "brier @ git+https://github.com/Mangaba-ai/brier"
huggingface-cli login                 # depois de o acesso ser aprovado
brier-serve --porta 8790              # o padrão do pacote 5.1.0 é a v5 (sem acesso, volta para o v3)

from brier import Brier
b = Brier()                           # v5
b.decide("Chegou rápido, mas parou de funcionar em uma semana.",
         {"nota": {"type": "score", "instructions": "Que nota (de 1 a 5 estrelas) o cliente deu ao produto?",
                   "criteria": ["1 estrela", "2 estrelas", "3 estrelas", "4 estrelas", "5 estrelas"]}})

Arquivos: adaptadores.safetensors (LoRA rank 16, 20 camadas, escala 20), config.json (treino), calibracao.json (limiar do conjunto conformal APS, calibrado na validação).

Licença

Proprietária da Mangaba AI (LICENSE). O uso depende de autorização. Planos e licenciamento: https://brier.mangaba.ia.br/pt#planos · contato: https://mangaba.ia.br

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Model tree for mangaba-ai/brier-v5

Base model

Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507

Quantized

mlx-community/Qwen3-4B-Instruct-2507-4bit

Adapter

(21)

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