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开源社区发布 Decider-2B 模型对标闭源Jev

开源社区发布 Decider-2B 模型对标闭源Jev

Jev 刚发布没几天,开源社区就出现了同款🔥 Decider-2B模型,是基于 Qwen3.5-2B 做了特殊调整 它和 Jev 模型是一样的 只做选择 评分和判断 不是文本类的 LLM 模型 但两者还是有几个明显区别: 1、模型 Jev:闭源 System One Model Decider:Qwen3.5-2B,约 1.9B 参数,Apache 2.0 开源 2、价格 Jev:$0.042 / 100万输入 Token,输出免费 Decider:本地部署,没有 API Token 费用,只算机器成本 3、速度 Jev:官方约 70–500ms,吞吐 25万 Token/s Decider:GH200 测试单次约 3–8ms,但硬件环境不同,不能直接横比 4、能力 Jev:重点是 RLCD + 概率校准,产品化更成熟 Decider:同样支持 Choice / Score / Noul,也专门做了 Calibration 训练 5、使用方式 Jev:直接调 API Decider:自己部署,更适合直接塞进 Pi、Hermes 这类 Agent Harness 如果感兴趣 可以去看一下 模型地址:

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