StartLux 开源 Decision 决策模型:38 项基准 31 项超 Jev
机器之心 · wechat · 2026-10-03
上海初创公司 StartLux（原点星辉，成立不到 5 个月）发布完全开源的决策模型 StartLux-Decision，提供 0.8B/2B/4B/9B/27B 五档及本地量化版本。在 DecisionIndex 0.2.1 的 38 项基准中，27B 版有 31 项超过 Jev 1.13，综合得分 63.88 对 57.91（团队自测口径）；与 Jev 1.13 的国际象棋对局 36 局赢 35 局，且响应速度相当。
Decision 模型定位：不做开放式生成，而是直接对开发者给定的候选项做选择、是非判断或评分——客服分流、工具选择、页面下一步操作等。在 Agent 长时间运行中，这类「高频小判断」是调用最频繁的一层。
速度与工程：单卡 H200、BF16 下，4B 一次前向回答三个问题平均 26 毫秒（0.8B 为 12.2 毫秒）；使用 CUDA Graph、快速线性注意力算子与多问题合并前向。可输出概率分布，便于置信度路由与人工确认兜底。Q4KM 量化（4B 约 2.71GB）在 231 题复测中与原始权重决策一致率 98.3%。
本地智能分层：StartLux 的体系将 27B 作为通用层、Decision 承担高频判断、上层是 Agent 与 Memory、底层是量化与推理系统，核心是有限本地算力下的精细分配。
AutoResearch 与 RSI：该模型从立项到完成首轮研发仅约 3 天，依托 AI 参与数据构造、训练、评测与失败分析的自动化研发管线（工程自动化率超 95%，核心研究环节 AI 参与约 70%）。CTO 郭权玮提出 RSI 五级划分，公司自定位 Level 3（AutoResearch）。文末指出，Decision 模型路线已成为行业共识：OpenAI 推出 Decisions API、Cloudflare 开源 Clef 等。
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