BeeNara v0.4 发布：文档分类准确率升至91.5%并新增自动归档阈值

开发者在 r/LocalLLaMA 发布本地文档分类模型 BeeNara v0.4（Apache-2.0）：在1,500个未见文件夹树任务上准确率从 v0.2 的 70% 提升至 91.5%，旧基准保持约 95%。 新版加入 Learn-then-Test 阈值机制，以 90% 置信度保证自动归档错误率不超过 1%；v0.4 自动归档了 59% 的任务，实际错误率 0.3%。同时推出基于 Qwen3.5-2B-Base 加 LoRA 的 BeeNara Big，可读取最多约 600 个文件夹的目录树和页面图像，24 个文件夹内准确率 92–94%，需约 4.3 GB 显存的 GPU。 开发者称，label smoothing 曾破坏"不确定时询问"能力——加上后任何阈值都无法获得认证，去掉后准确率相同且机制可用；目前所有测试均在合成数据上进行。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。