依意思最接近的 10 筆
r/LocalLLaMA 使用者分享 jev 系列分類模型（classifier）的真實用例：有人用 jev-reviewer 定位論文證據、避免引用幻覺，有人用 is-malicious 掃描 GitHub 倉庫與 PR 的惡意行為，還有人用 decider 4b 替代 Gemma 雙階段流程，把語音 RPG 延遲從 4-8 秒降到 2-3 秒。
Jeffy 是一個本地執行的簡單分類器集合，無需 GPU，在普通電腦上即可使用，自帶 13 個已訓練好的分類器，覆蓋垃圾郵件檢測、意圖路由、主題分類、情感分析，甚至能玩 Doom。使用者還可以用它訓練自己的分類器，作者表示這種架構上還能搭建更多應用，並希望瞭解大家覺得哪些任務有用、類似任務用什麼架構。
Cloudflare 的決策模型現已在 Ollama 上提供，可用於影像分類、給 bug 報告打標籤或把支援工單路由到正確團隊。共兩個型號：Clef（27B）用 ollama pull clef 拉取，Clef Flash（9B）用 ollama pull clef-flash 拉取。
Cloudflare 在 Workers AI 上發布自研決策模型 Clef 與 Clef-flash，並以 Apache 2.0 許可在 Hugging Face 完全開源、可本地執行，同時推出可把 Clef 微調到自家場景的強化學習產品。
Ai2 開源了 8B 的科學報告生成模型 AstaBrief，可把研究問題和檢索到的文獻片段直接寫成帶引用的報告。它已在 Asta 的 Generate a report 功能中以 Fast mode 上線，與 Claude 驅動的 Thinking mode 並列：Fast mode 平均 51.1 秒生成一份報告，Thinking mode 為 178.5 秒，快約 3.5 倍。模型基於 Qwen3-8B，用 SFT 加 DPO 訓練，一次成稿，跳過了片段摘要與聚類環節。
德國 Aleph Alpha 於 2026 年 10 月 3 日發布開源權重模型 Kolibri，Apache 2.0 許可，權重已上 Hugging Face。它是 78.1B 引數的 MoE 模型，每 token 僅啟用 3.46B，支援德語和英語，原生上下文 262,144 token，FP8 權重約 78 GB，知識截止 2026 年 6 月 18 日。
德國 Aleph Alpha 於 2026 年 10 月 3 日發布 Kolibri，一個英德雙語 MoE Transformer，總引數 78B、啟用 3B，支援最長 1M token 上下文，權重已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 許可開放下載。它面向公共管理、工業與航空航天等受監管領域，針對德語、推理、數學與 agentic 行為做了專門最佳化，官方稱其品質與服務成本處於帕累托前沿，數學、程式碼、長上下文等基準可對標啟用引數最多四倍於己的模型。
Cloudflare 在 Workers AI 上線兩款由歐洲公共機構訓練的開源模型：覆蓋全部 24 種歐盟官方語言的 EuroLLM，以及瑞士 ETH Zurich、EPFL 等打造的 Apertus，今天即可申請訪問。Apertus 用逾 15 萬億 token、1500 多種語言訓練，40% 訓練資料非英語，架構、權重、資料與方法全部公開，並按 EU AI Act 與 GDPR 處理訓練退出與個人資料。
Ai2 開源 AstaBrief 8B：一個把研究問題與檢索到的文獻片段轉成帶引用報告的模型，基於 Qwen3-8B 用 SFT 與 DPO 訓練，權重、訓練資料和一份可從自己 PDF 生成報告的範例工作流一併放出。它已作為 Asta 的 Generate a report 功能中的 Fast mode 上線，與 Claude 驅動的 Thinking mode 並存；
llama.cpp 最新建置已支援 Decision 模型，新增 /v1/systemone 端點，可在本地高效、私密地做 Jev 風格推理。該端點支援多個開源模型，後續還會增加。