@KinasRemek发布basal-2.0 决策模型、basal-omni-1.0 多模态决策模型、推理引擎 v2.0.0(1,5B)

basal-2.0 和 basal-omni-1.0，面向波兰语 🇵🇱 和英语 🇬🇧 的开源决策模型现已发布 🔸

共三款 basal-2.0 模型：mini (1.5B)、4.5B 和 max (11B)，提供 bf16、FP8、GGUF 和 MLX 版本
🔸每秒可处理的决策数比 basal-1.5 多 1.4 到 5.2 倍，概率校准效果更好。
🔸单个问题最多支持 255 个选项（basal-1.5 仅支持 10 个）。
🔸新增“工具”类问题用于工具选择，配有校准工具（BFCL，4.5B 模型准确率 92%）
🔸在 Werdykt 非公开波兰语-英语决策基准测试中，各尺寸模型的表现都优于 1.5 版本对应尺寸的模型。
🔸basal-omni-1.0（实验性）：包含 basal-omni-1.0-mini (4B) 和 basal-omni-1.0-max (12B)，是基于 Gemma 4 构建的 basal 模型，除文本外还能读取图像和音频。

🔸推理引擎 v2.0.0：包含 HTTP 服务器，以及面向智能体的 MCP 服务器
应用场景：请求和文档路由，规则和策略检查，长文档问答，RAG 中的决策，等级评分，智能体下一步动作以及带置信度阈值的分流，可将不确定案例转由人工处理。

basal-2.0 基于 Bielika v3 构建（@Speak_Leash，@Cyfronet），basal-omni 基于 Google 的 Gemma 4 构建。模型和引擎均采用 Apache-2.0 许可证开源。