StartLux-Decision 發布:決策模型可按需推理
StartLux 與香港大學、南科大發布決策模型 StartLux-Decision,含單次預測的 Instant 和按需推理的 AutoThink 兩個版本。AutoThink 先讀出選項機率,最高機率達 0.9 就直接作答,否則生成推理並與初始分佈加權融合。在 7,800 道題的 DecisionPivot 上,27B AutoThink 成對準確率 86.9%,Instant 為 75.4%。
統一選項機率介面下做按需推理與機率校準,給出成對準確率、終止率等實測數字,程式碼與權重已開放,對請求路由、工具呼叫校驗等決策任務的模型選型有參考。
原標題:决策模型何时需要思考?StartLux-Decision的按需推理与概率校准
閱讀原文
| 評分 | 70 / 76(平均 73,門檻 65) |
|---|---|
| 狀態 | 精選 |
相關報導
螞蟻數科發布決策模型 LingDT-Decision-1.0,27B 版本評測居首
螞蟻數科 10 月 22 日發布決策模型 LingDT-Decision-1.0,含 4B 與 27B 兩個版本,已在自家 DTMaaS 平台上線並限時免費體驗。該模型面向意圖判斷、規則分類等高頻判定任務,首創原生多選與按序決策(DAG)能力;在 23 項開源基準上 27B 版本綜合評分居首,超過 Microsoft-Decision-1、Jev 1.13.0 等熱門決策模型。
llama.cpp 新增 Decision 模型支援
llama.cpp 最新建置已加入 Decision 模型支援,新增 /v1/systemone 端點,可在本地進行 Jev 風格推理,兼顧效率與隱私。目前支援多個開源模型,官方表示後續還會增加更多模型。
OpenAI 上線 Decisions API 公測,僅支援 gpt-6-luna
OpenAI 的 Decisions API 進入公測,官方稱其評估文字、影像或兩者並返回結構化答案的速度約為 Responses API 的 10 倍,預計數週內 GA。該 API 使用獨立的 POST /v1/decisions 端點,目前僅支援 gpt-6-luna,問題分三類:predicate 返回條件成立機率(0 到 1)、choice 從給定選項中選一個、score 按有序等級給出機率加權平均分。
微軟發布 Decision-1 決策模型,比 GPT-6 Sol 快 35 倍
微軟推出決策評分模型 Microsoft-Decision-1,已在 Microsoft Foundry 上線,並將登陸 OpenRouter。該模型基於 Qwen3.5-9B 後訓練,用於路由、分類、優先順序排序、驗證與工作流控制,支援是/否、多選、評分及對 AI 回答和 agent 動作的 rubric 打分。官方稱其在 36 項基準、近 15 萬道題中準確率最高,P50 延遲比 GPT-6 Sol 快約 35 倍、比第二名 Quyet-1.0-Large 快 4.5 倍;
LiquidAI 開源 d1-3B 與 d1-omni-600M 邊緣決策模型
LiquidAI 發布 d1 決策模型家族的兩款開放權重模型 d1-3B 與實驗性的 d1-omni-600M,二者都基於 Liquid Foundation Models,不逐 token 生成,而是在單次前向傳播中直接給出答案。d1-3B 在 Decision Index 0.2.1 上得 48.57,為 10B 以下最佳,超過 Decider 35B-A3B 的 47.11;