Kev是Jared Palmer基于Qwen 3.5推出的开源决策模型系列（0.8B、4B、9B），采用仅预填充架构，跳过文本生成，通过指针头直接输出决策概率，支持Noul、Choice、Score三类决策，兼容TypeSafe的System One API。最大模型Kev-9B在域外测试达83.7%准确率，但概率校准可能漂移，微调后通用知识与算术能力下降。模型以Apache 2.0开源，权重、训练代码和评估工具均可获取。

本文介绍了如何在Ubuntu系统上本地部署Ollama与Qwen 3.5 (9B)模型，并结合Open WebUI实现AI对话系统。步骤包括安装Ollama、运行Qwen 3.5模型、使用Docker部署Open WebUI，以及配置与使用界面。用户可通过浏览器访问本地服务，注册账号并选择模型，确保隐私与无Token费用。