0.4B 本地小模型 BaseDecision 主打意图分类，8 项基准拿 5 项第一

OnlyFamousAddy · reddit · 2026-10-06

开发者发布 BaseDecision，一个约 0.4B 参数的本地小模型，专做「输入问题→输出结构化决策」的 System-1 任务：意图分类、路由、是非判断、打分等，只需 2-2.5GB 空闲内存即可运行。

作者称经过约 320M 额外训练 tokens 后，在与 Laya、两个 GLiNER 变体和 Decision 1.0 Kai 0.6B 的第三方对比中，BaseDecision 在 8 项基准中拿下 5 项第一，目标是在聚焦任务上与前沿大模型掰手腕——既然要速度，何必都用 ChatGPT。完整结果（含输掉的基准）已公开，模型开源于 Hugging Face 与 GitHub，欢迎试用与批评。