Decision 3.0 發布 0.6B–27B 開放多模態模型，27B 據稱登上 Jev 雙榜首

Reddit r/LocalLLaMA 一則貼文稱，vLLM Semantic Router 團隊發布 Decision 3.0（d3）開放多模態決策模型家族，提供 0.6B 至 27B 規模，採 Apache-2.0 授權，能處理文字、圖像與影片；目前沒有其他佐證來源，官方也尚未獨立證實貼文中的效能說法。貼文表示，模型基於 Qwen3.5 的 0.8B、2B、4B、9B 版本與 Qwen3.8-27B 建置，參數量包含視覺編碼器，其中 4B 版本的視覺編碼器為 0.33B、27B 版本為 0.46B；權重採 BF16，使用 Transformers 搭配 trust_remote_code=True 載入，並以 AMD Instinct MI325X 訓練。Decision 3.0 提供選擇、是非與評分三種決策類型，會輸出每個答案的機率而不生成文字；同一輸入可在一次呼叫中回答多個問題，各問題分別對輸入執行 forward pass。圖像請求可包含多張圖片、最高解析度為 1.6 MP；影片支援 MP4、WebM、MOV、MKV，每秒取樣 2 幀，整段最多 32 幀，單幀最高 0.2 MP。依發布團隊自稱使用已發布權重與 Jev 0.3 評測工具包的測試結果，27B 版本在 Jev 的文字榜取得 64.7、視覺榜取得 71.6，兩榜均列第一；貼文另稱 0.6B、0.8B、4B、9B 各自在所屬參數規模級別領先，9B 的 d3-flash 也超過上一代 27B Decision 2.0。影片零樣本測試方面，團隊稱所有模型訓練時都未看過影片，27B 在 Perception Test 驗證集的 19,140 道問題取得 77.4，4B 取得 70.3。Jev Decision Index 的排名依據是一套固定 132,422 道決策測試集，涵蓋五個能力類別；因此上述榜首與分數仍應視為發布團隊的未驗證評測聲稱。