@XunzhuoLiu：介绍 Decision 2.0：我们最新的最先进决策模型，涵盖 0.6B 到 27B 的各种规模，全部开源，HF 合集…

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摘要

vllm-sr 推出 Decision 2.0，这是一系列最先进的开源基础决策模型，已在 Hugging Face 上以 0.6B 到 27B 参数的不同规模发布。

介绍 Decision 2.0：我们最新的最先进决策模型，涵盖从 0.6B 到 27B 的各种规模，全部开源，HF 合集：https://huggingface.co/collections/vllm-sr/decision-20… #OpenSource #Decision #Jev #LLM
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介绍 Decision 2.0：我们最新的最先进决策模型，从 0.6B 到 27B 全尺寸开源开放 HF 合集：https://huggingface.co/collections/vllm-sr/decision-20… #开源 #Decision #Jev #LLM

🎲 Decision 2.0 - vllm-sr 合集

来源：https://huggingface.co/collections/vllm-sr/decision-20 🎲 Decision 2.0 (https://huggingface.co/collections/vllm-sr/decision-20)

🎲 Decision 1.0 (https://huggingface.co/collections/vllm-sr/decision-10)

⛵ Vela 1.0 (https://huggingface.co/collections/vllm-sr/vela-10)

🌊 MoM 1.0 (https://huggingface.co/collections/vllm-sr/mom-10)

🧙 MoM Nano (https://huggingface.co/collections/vllm-sr/mom-nano)

约 10 小时前更新

迈向开放的通用决策模型（Open Foundation Decision Models）

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StartLux Labs 开源了 StartLux-Decision 全尺寸决策模型系列（0.8B~27B），支持 Instant 单前向快速作答与 AutoThink 自适应推理，并以原创 RLCD² 强化学习方法大幅提升推理效率，在 Decision Index 0.3 榜单上断层领先。

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vllm-sr/d3 是 Decision 3.0 的 27B 多模态基础决策模型，支持文本、JSON、图像与视频输入，可在一次调用中完成选择、是非与评分决策并输出概率，无需生成文本。它在 Jev Decision Index 上以 66.3 排名官方文本榜第一，较 Decision 2.0 提升 10.4，并在 AMD MI325X 上实现 27 req/s 的服务性能。

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Intern-Decision 4B 和 0.8B 是从 Qwen3.5-4B 微调而来的多模态结构化决策模型，旨在单次前向传播中返回多个问题的答案分布，并具有强大的基准性能。