18 万条工具调用决策数据集开源，可训练小模型替代 LLM 做路由
MaziyarPanahi · x · 2026-09-29
开发者 Maziyar Panahi 发布了一个包含 18 万条 Jev 格式工具调用决策的数据集，全部带类型标注与标签，涵盖三个决策维度：选择哪个工具、是否需要调用、参数是否完整。数据基于 NVIDIA 的开源 agent 数据构建，提供干净的 train/val/test 划分。
用途：可以用它训练一个小模型来做工具路由决策，替代让大模型来判断，从而省 token、降延迟。作者还邀请大家用自己训练的路由器和 Jev 跑分对比。
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