Шанхайская лаборатория искусственного интеллекта (Shanghai AI Lab) представила открытую модель Intern-Decision — семейство компактных моделей принятия решений, выпущенных 28 сентября в трех вариантах: 0,8 млрд, 2 млрд и 4 млрд параметров. Вместо генерации длинных текстовых фрагментов эти модели предназначены для прямого вывода структурированного суждения вместе с вероятностями для каждого возможного ответа.
Дизайн основан на идее «решения, а не строки». Intern-Decision поддерживает три типа вопросов. Вопрос выбора предлагает модели выбрать лучший вариант из заданного списка и присвоить вероятность каждому варианту. Вопрос оценки требует выставления рейтинга по шкале, определяемой пользователем. Вопрос «да/нет» возвращает бинарный ответ с его вероятностью. Один запрос может объединять несколько вопросов разных типов об одном и том же состоянии, и все они обрабатываются за один прямой проход.
Согласно репозиторию проекта на GitHub, модели используют дообучение языковой основы Qwen3.5, при этом визуальная башня и проектор остаются замороженными. Это позволяет Intern-Decision принимать изображения в качестве части входных данных, благодаря чему визуальное восприятие напрямую влияет на этап принятия решений. Команда продемонстрировала это на задачах, связанных с играми и пользовательскими интерфейсами: модель считывает необработанные игровые кадры, включая двумерные карты и уровни с боковой прокруткой, и самостоятельно выбирает следующее действие. Другие демонстрации охватывают управление мышью и использование браузера.
По данным лаборатории, на эталонных тестах модель с 4 млрд параметров достигает средней точности 90,02% по семи тестовым наборам, что на 1,28 пункта выше показателя 88,74% у Jev — коммерческой модели принятия решений, используемой в качестве основного ориентира. Тестовые наборы охватывают типизированные решения, вызов инструментов, классификацию новостей и обнаружение обхода ограничений, насчитывая более 10 000 тестовых строк. В репозитории также сообщается о средней локальной задержке запроса около 44 миллисекунд на одной потребительской видеокарте RTX 4090, а также о результатах калибровки на эталонном тесте распределения из 96 случаев. Эти цифры предоставлены самими разработчиками, и в репозитории отмечается, что протоколы оценки и охват различаются между моделями.
Релиз включает код для обучения, два бэкенда для инференса, инструменты для оценки на эталонных тестах, предустановки для калибровки температуры и демо-версию для браузера, однако данные для обучения и некоторые частные проверочные записи не включены. Веса опубликованы на Hugging Face.
Китайский производитель GPU *MetaX сообщил о завершении адаптации Day-0, благодаря чему Intern-Decision работает на его оборудовании с момента выпуска. *MetaX утверждает, что с декабря 2025 года обеспечивает поддержку Day-0 для 40 основных флагманских моделей, а его программный стек MXMACA поддерживает более 40 фреймворков ИИ и свыше 1000 моделей.
Для разработчиков, создающих агентов, маршрутизаторы и контент-фильтры, компактные модели, выдающие откалиброванные вероятности вместо свободного текста, могут сделать автоматизированные решения дешевле, быстрее и проще для аудита.
СМОТРИТЕ ТАКЖЕ:Shanghai AI Lab выпускает научную мультимодальную модель Intern-S2-397B с декодером памяти · Shanghai AI Lab выпускает модель физического мира Intern W0 для робототехники с силовой и тактильной обратной связью · Shanghai AI Lab выпускает Atria Dawn Preview — агентную модель MoE на 744 млрд параметров
*Facebook, *Instagram и *WhatsApp принадлежат компании *Meta Platforms Inc., деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
