395M 本地决策模型 DecisionTune 1.0 开源，Mac 上单次决策约 10ms
Abe238 · reddit · 2026-10-05
开发者发布 DecisionTune 1.0：一个 395M 参数的本地决策模型（ModernBERT-large + 4KB 打分头，Apache-2.0），输入状态、问题与选项列表，一次 encoder 前向即可输出各选项概率或 P(yes)，不生成文本。
- 性能：M5 Pro Mac + MLX 后端单次短决策中位数 9.6ms，占 1.7GB 显存；纯 CPU 约 65ms；fp32 权重 1.58GB，上下文上限 8192 tokens。
- 多后端：支持 PyTorch / MLX / ONNX，Torch 与 MLX 在 2755 个问题上 99.85% 一致，发布前对 50 条 parity 数据三后端逐一校验。
- 离线安全：首次下载后无需联网，下载前询问并校验 SHA-256。
- 质量与局限：Decision Index 0.2.1 得分 29.57，工具与自动化类最强（46.5）；只做选项挑选，不校准概率，仅支持英文，知识/数学/品味类弱。
提供 uvx decision-tune ask 命令行、浏览器应用和 MCP server，可让本地助手把路由和是否类判断交给它处理。
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