原点星辉推出开源决策模型 智能体“高频判断”迎来专用方案

来源：新华财经

原点星辉推出开源决策模型 智能体“高频判断”迎来专用方案

StartLux-Decision决策模型将专用决策能力带到操作页面、分配任务和调用工具等环节，让高频判断有机会减少不必要的等待，让复杂问题及时转交合适的模型或人。

新华财经上海10月1日电（记者 高少华）9月30日，上海原点星辉科学技术有限公司（下称StartLux）宣布开源决策模型系列StartLux-Decision，一次性推出0.8B至27B五档参数版本，面向智能体在执行任务过程中的高频判断环节提供专用组件。

近年来，大语言模型在文本生成、复杂推理等领域快速发展，但在智能体实际执行任务时，大量决策并不需要生成完整文本，而是需要在若干预设选项中快速作出选择。每一步判断的等待时间累积起来，将直接影响整体效率。

今年9月，由前OpenAI研究员迪奥戈·阿尔梅达（Diogo Almeida）创办的TypeSafe AI推出决策模型Jev，以“不生成文本、只输出结构化判断”的思路引发行业关注。Jev发布后快速走红，也推动决策模型这一专用方向进入更多开发者的视野。

“Jev为大模型领域带来了一条全新的技术思路，在决策效率与响应速度上展现出很强的潜力。我们也高度认可这一技术方向。”原点星辉方面表示，智能体真正执行任务时，每一步等待都会累积，最终影响用户体验。

为此，原点星辉将团队自建的AI自动研究方法用于决策模型研发，用3天时间完成了StartLux-Decision的研发与验证，并一次性推出0.8B、2B、4B、9B、27B五档参数版本。AI自动研究研发管线也是原点星辉推进递归式自我改进（RSI）的核心路径之一，它让人工智能深度参与数据构造、训练、评测与失败分析，加快模型迭代。

据原点星辉联合创始人兼首席技术官郭权玮此前介绍，团队自建的AI自动研究方法将人工智能引入实验假设提出、数据构造、训练评测和失败分析等环节，形成“假设—实验—验证—新假设”的闭环，约70%的实验研发工作由人工智能独立完成，人类研究员主要负责研究方向和关键取舍。此次决策模型的快速迭代，正是依托这一研发管线实现的成果。

原点星辉公布的评测数据显示，在独立的Decision Index 0.2.1评测中，StartLux-Decision-27B版本得分63.88，38项基准中有31项高于Jev 1.13；在上海人工智能实验室（上海AI实验室）发布“书生·明决”‌决策模型时采用的七项评测中，StartLux-Decision-27B版本的平均准确率达到91.82%，Jev为88.74%。

作为一款国产自研决策模型，StartLux-Decision目前具备一次计算完成多个判断、从单步判断走向连续网页操作、以毫秒级响应支撑高频判断、以量化版本推进本地部署、以AI自动研究驱动决策模型迭代等特点。

“从一次判断到连续执行，原点星辉关注的是智能体如何把任务做得更顺畅。”原点星辉方面表示，StartLux-Decision决策模型将专用决策能力带到操作页面、分配任务和调用工具等环节，让高频判断有机会减少不必要的等待，让复杂问题及时转交到合适的模型或人。围绕这些真实任务，原点星辉将继续推进模型、推理系统与智能体执行能力的协同，让研发成果更直接地服务任务完成。

编辑：李一帆