먼저 배경을 설명한다. 필자는 프로세스 개선 및 비즈니스 컨설턴트로 포춘 500대 기업의 환불, 반품, 고객 지원 등 프로세스 개선 작업을 진행해 왔다. 이런 업무에는 복잡한 의사결정이 많았고, 코드에 모호성을 반영하기가 매우 어렵기 때문에 프로세스 맵의 의사결정·조건 노드는 대부분 사람으로 대체되곤 했다.

그래서 Jev가 나왔을 때 큰 관심을 갖게 됐고, 복잡한 의사결정 워크플로에서 의사결정을 개선하는 활용 사례를 분명히 보았다. 다만 Jev는 이미지를 지원하지 않았고, 텍스트와 이미지를 하나의 모델에서 모두 처리하도록 구현할 수 있겠다고 판단해 ImaJev를 시작하게 됐다.

훈련 과정은 처음에는 순조롭지 않았다. 약 50만 개의 짧은 의사결정 사례로 진행한 첫 대규모 파인튜닝은 9B 모델의 추론 능력을 오히려 떨어뜨려 JevBench hard 점수가 64.9에서 42.3으로 하락하게 만들었다. 모델은 사실상 패턴 매칭만 학습한 상태였다. 이후 몇 주 동안 오픈 웨이트 모델로 어려운 질문을 생성하고 두 AI 모델이 답에 동의하는 사례만 남기는 방식으로 데이터를 정제했고, 이를 통해 성능을 되살렸다.

결과적으로 JevBench(v1.4.2.2, 9월 27일 채점)에서 91개 모델 가운데 1위를 기록했으며, 67.37점으로 63.29점의 Jev 1.13.0을 앞섰다. 같은 주 DecisionBench에서는 56개 중 3위에 올라 GPT-5.6 Luna와 DeepSeek V4.1을 앞질렀다. 필자는 솔직히 어느 쪽 결과도 예상하지 못했다. 공정하게 말하면 1위는 정확도, 보정, 속도, 비용을 동등하게 가중하는 점수 기준이며 정확도만 따지면 3위다. 이 모델의 주된 강점은 90%라고 말할 때 실제로 맞는 경우가 많고, 추측하는 대신 '판단 불가'라고 답한다는 점이다.

실체는 Qwen3.5-4B 위에 LoRA와 소형 결정 헤드를 얹은 구조다. 텍스트나 JSON 레코드, 최대 두 장의 사진, 폐쇄형 질문을 입력하면 한 번의 순전파로 각 선택지별 확률과 'unknown'을 반환한다. MLX를 통해 맥이나 GPU 한 장에서 구동된다. 프로젝트 전체 비용은 임대 GPU 약 1200달러와 많은 시간이 들었다. 가중치는 Apache-2.0 라이선스로 Hugging Face에, 코드는 GitHub에, 데모는 Hugging Face Spaces에 공개했으며 JevBench와 DecisionBench 리더보드에서 결과를 확인할 수 있다.