Laya ist ein Open-Weight-KI-Entscheidungsmodell, das im September 2026 von Convai Innovations veröffentlicht wurde, einem Start-up mit Sitz in Kasaragod, Kerala, Indien, gegründet von Nandakishor M. Laya wird unter der Apache-2.0-Lizenz mit Gewichten auf Hugging Face vertrieben und positioniert sich als offenes, selbst hostbares Gegenstück zu Jev, dem geschlossenen „System One“-Entscheidungsmodell von TypeSafe AI, das im selben Monat erschien.
Funktionsweise
Laya ist nicht-autoregressiv: Statt Text Token für Token wie ein großes Sprachmodell zu generieren, klassifiziert es. Bei einem gegebenen Zustandsstück (einer E-Mail, einem Support-Ticket, einer Agenten-Trace, einem JSON-Objekt) und einer Liste typisierter Fragen mit festen Antwortmengen liefert es die gewählten Antworten mit kalibrierten Wahrscheinlichkeiten in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf. Da es keinen freien Text erzeugt, gibt es nichts zu halluzinieren und keine Prosa oder JSON zu parsen; nachgelagerter Code verzweigt direkt auf dem typisierten Ergebnis und dessen Konfidenz.
Das englische Haupt-Checkpoint basiert auf einem ModernBERT-large-Backbone mit etwa 421 Millionen Parametern, klein genug, um auf bescheidener lokaler Hardware zu laufen. Eine mehrsprachige Variante deckt mehr als 100 Sprachen ab.
Leistungsbehauptungen
Convai berichtet eine mediane (p50) Latenz von etwa 32,8 Millisekunden auf einer einzelnen Tesla-T4-GPU, was es mit 236-276 ms vergleicht, die für Jevs gehostete API gemessen wurden, ein etwa 7,8-facher Geschwindigkeitsvorteil im eigenen Benchmark des Anbieters, bei null Grenzkosten, wenn selbst gehostet. Wie bei Jevs Startzahlen stammen diese Werte aus den eigenen Bewertungen des Anbieters und hatten in den Wochen nach der Veröffentlichung nur begrenzte unabhängige Verifikation.
Ein wichtiger Vorbehalt, den das Projekt selbst anerkennt: Ohne Anpassung schneidet das Basismodell bei Entscheidungsaufgaben nahezu zufällig ab - die Schlagzeilen-Genauigkeitswerte werden erst nach Feinabstimmung auf die Zielaufgabe erreicht. Laya ist am besten als offene, effiziente Entscheidungsmodell-Architektur zu verstehen, die man an seine Arbeitslast anpasst, und nicht als Null-Shot-Lösung zum direkten Einsatz.
Laya und Jev
Laya und Jev definieren eine aufkommende Kategorie, die manchmal als System-One-Modelle bezeichnet wird, nach dem schnellen, intuitiven „System 1“ aus Daniel Kahnemans „Schnelles Denken, langsames Denken“: Modelle, die für hochvolumige, latenzarme Klassifikation, Bewertung, Routing und nächste Schritte konzipiert sind und neben generativen Large Language Models existieren, statt sie zu ersetzen. Die beiden unterscheiden sich hauptsächlich in der Verteilung: Jev ist eine geschlossene gehostete API, während Layas Apache-2.0-Gewichte lokal ausgeführt (Community-Laufzeiten existieren für Node.js/TypeScript über ONNX Runtime), frei feinabgestimmt und ohne Kosten pro Aufruf bereitgestellt werden können.