@sgl_project:我们将 Qwen3.8-27B 改造成了多模态决策模型。它击败了《精灵宝可梦 红宝石/蓝宝石》(FireRed)的四天王与冠军,决策延迟低于 100 …
摘要
SGLang 项目将 Qwen3.8-27B 改造成多模态决策模型,能够从实时游戏状态中做出低于 100 毫秒的决策,成功击败《Pokémon FireRed》的四天王与冠军,并推出了原生 /v1/decisions 和 /v1/systemone 端点,可对开源模型进行分类、评分,并通过 TypeSafe SDK 集成。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/10/01 04:15
我们把 Qwen3.8-27B 改造成了一个多模态决策模型。
它凭借从实时游戏状态中做出的低于 100 毫秒的决策,击败了《宝可梦 火红》中的四大天王和冠军。
借助 SGLang 原生的 /v1/decisions,你现在可以将 LLM 和 VLM 转化为分类与评分模型。
我们还新增了 /v1/systemone,让 Jev 这类开源模型也能接入 TypeSafe SDK。
相似文章
@sgl_project: 小型模型之王回归了!来自@Alibaba_Qwen的Qwen3.8-27B已经开源,SGLang已经实现了首日支持:-…
Qwen3.8-27B,一个来自阿里巴巴的270亿参数多模态AI模型,现在已经开源,并在SGLang中提供了首日支持,提供高推理速度和在编码与办公任务上的卓越性能。
@HuggingModels: 是否曾想过拥有一个结合了Qwen的推理能力、Opus的创造力以及GLM的高效性的模型?欢迎认识Qwen-3.5-Opus-GLM-27B…
Qwen-3.5-Opus-GLM-27B是一个270亿参数的GGUF合并模型,融合了Qwen的推理能力、Opus的创造力以及GLM的高效性,专为无需云依赖的高性能本地AI设计。
@sudoingX:更新:Qwen 3.6 27b dense q4 在单张 3090 上一次生成了 Octopus Invaders 游戏。Hermes Agent 驱动了整个事…
用户基准测试表明,Qwen 3.6 27B dense 模型(Q4 量化)能够在单张 RTX 3090 上通过单次提示自主生成一个完全可玩的多文件游戏,性能显著优于其前代版本,且无需任何人工干预。测试结果突显了在消费级硬件上本地代码生成和智能体能力方面的重大改进。
Perplexity Decider 27B:基于 Qwen3-27B 微调的开源权重决策模型
Perplexity 发布了 pplx-decider-v1-27b,这是一款基于 Qwen3-27B 微调的开源权重决策模型,在 11 项基准测试中综合得分 85.71%,在 RAGTruth(88.80%)、FinancialPhraseBank(84.18%)和 TabFact(90.60%)等任务上表现尤为突出。该模型可通过 Hugging Face 和 Perplexity API 本地运行,用于结构化选择以及是/否概率预测。
我刚刚用Q4量化的Qwen 3.8 27与GPT 5.6 Sol high进行测试——在复杂动画SVG任务中轻松获胜
一名用户在复杂动画SVG任务中测试了Q4量化的Qwen 3.8 27B和GPT 5.6 SOL,发现Qwen表现更好,错误更少,突显了其在空间推理和编码方面的优势。