開發者開源物理決策模型 Vega：提供 800M 與 4B 規格，支援 73k 上下文及影像輸入

獨立開發者 Nandakishor_ml 於 Reddit r/LocalLLaMA 宣布開源新型物理型型態化決策模型 Vega。該模型提供 800M（8 億參數）與 4B 兩種規模，具備 73k token 上下文長度並支援影像輸入。架構上採用引擎結合轉接器的測試時訓練（Test-Time Training, TTT）設計，作者宣稱其在單次（single-shot）測試表現超越先前的 Jev 評測基準。 根據作者描述的決策機制，模型接收輸入的觀察內容、問題與預期選項（例如 YES 或 NO）後，從隱藏層提取各項目及最後 token 的特徵向量，並透過權重矩陣進行投影。觀察向量會投影形成具備「山谷」的地勢地貌（山谷數量依選項數量決定），問題與尾端 token 則初始化地勢中的球體位置；決策過程模擬球體在重力與摩擦力影響下滑動，最終落入代表特定選項的山谷即為輸出結果。專案已公開 GitHub 程式碼、HuggingFace 模型權重與展示空間。