v0.40.4-rc1 為 MLX 加入 Kev 決策打分
v0.40.4-rc1 為 MLX 加入 Kev 決策打分(decision scoring)。這一候選版本支援按 FP32 決策頭與發布後設資料載入 Kev 模型,並提供 System One 打分,配套共享狀態快取與 Kev 專屬限制(PR #18976)。該標籤由 dhiltgen 於 10 月 13 日打上,commit 665f9e0 帶 GitHub 驗證簽名。
原標題:v0.40.4-rc1: Add Kev decision scoring to MLX (#18976)
閱讀原文
| 評分 | 42 / 35(平均 38,門檻 60) |
|---|---|
| 狀態 | 未入選 |
原文
相關報導
MLX v0.40.0-rc1 對齊發布方 tokenizer 語義
MLX 發布 v0.40.0-rc1,核心改動是讓本地 tokenizer 與模型發布方的語義保持一致,涵蓋預分詞階段順序、切分行為、Unicode 邊界、added token 歸一化和 BPE 合併排序,並統一處理空 added token 與空 Metaspace 輸入。同時新增 Go/Python 共享參考用例,直接拉取缺失模型並在出錯時失敗,另加配置優先順序、位元組回退與並行編碼的迴歸測試。
Ollama v0.40.4 支援在終端直接執行決策模型
Ollama v0.40.4 讓決策模型可以直接在終端呼叫:用 ollama run --ask 就能提出是非問題、把文字分類到標籤或按評分標準打分。這一版還讓 Apple silicon 的 MLX runner 支援 Kev 決策模型,ollama launch 用 usage credits 也能使用、無需升級付費方案。ollama launch codex 的模型選擇器會列出本地已安裝的 Ollama 模型,可在 Codex CLI 裡用 /model 切換;
v0.40.5:MLX 的 Metal 自訂核心移植到 CUDA
v0.40.5 把 MLX 原本為 Metal 寫的自訂核心移植到 CUDA,MLX 推理路徑由此延伸到 NVIDIA GPU。同一版本中,OpenAI 相容層可在 Responses 歷史裡接受自訂工具呼叫,應用端澄清了雲支付報錯提示,文件更新模型推薦並統一措辭。此外還有 MLX 的版本號提升,以及新貢獻者 @willietran 的首次提交。
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;
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。