我们的决策模型 StartLux-Decision 开源了！A probability for every option：https://github.com/StartLuxLabs/StartLux-Decision

支持多模态和256K上下文，有量化版本

很多智能体每走一步，都要先让大模型写一段话，再从中解析出该点哪个按钮。但这些步骤大多只是一道选择题：下一步点哪里、任务完成了没有、这张工单该交给谁。用生成式模型来做，每一步都要等它把话写完，也很难知道它到底有几分把握。

StartLux-Decision 一共提供从 0.8B 到 27B 的五个尺寸。在 Decision Index 0.2.1上使用官方评测工具自测，27B 得分 63.88、9B 得分 58.63，公开榜第一的 Jev 1.13 为 57.91；38 项测试中，27B 有 31 项超过 Jev。在 Intern-Decision 的七套测试上，27B 平均准确率为 91.82%（Jev 为 88.74%）。

我们还用它做了几个 demo：在网页上自主点击下单、通关马里奥 1-1、在星际争霸 II中打赢内置 Hard 难度 AI。想在本地跑的话，我们也提供了 llama.cpp 可用的 GGUF。4B 的 Q8_0 只有 4.48 GB，在 231 道公开题上的判断结果与原版完全一致。

代码、评测脚本和原始结果都在 GitHub 上开源：

GitHub：https://github.com/StartLuxLabs/StartLux-Decision
Hugging Face：https://huggingface.co/collections/startlux-models/startlux-decision
演示视频：https://github.com/StartLuxLabs/StartLux-Decision#demos
完整评测：https://github.com/StartLuxLabs/StartLux-Decision/blob/main/docs/results.md

觉得有用的话，求个 GitHub ⭐ 和 HF up，感谢大家！