Jev点燃决策模型新赛道 中国团队开源押注本地化

时间 2026 年 10 月 4 日（极客公园原创） 地点 中国上海 / 美国旧金山 人物 源型Safe AI 创始人 Diogo Almeida；OpenAI；Cloudflare；亚马逊 AWS；上海人工智能实验室；StartLux（原点星辉）CEO 陈大年、CTO 郭权玮 事件 决策模型（Decision Model）正成为大模型之外的第二战场。前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 创办的 TypeSafe AI 于 9 月 15 日发布 Jev（System One Model），把"判断"从"生成"里剥离，做成廉价高频的基础设施。Vercel 披露，Jev 上线 24 小时内 AI Gateway 上 13% 付费用户就调用了它，是此前任何模型发布的两倍。 两周之内，行业全面进入群战状态：OpenAI 在开发者日推出 Decisions API，Cloudflare 10 月 1 日开源 Clef，亚马逊放出了 Strands Decider，APUS 也跑在 Qwen 之上。 详情 中国团队选择"开源 + 本地化"路线： **上海人工智能实验室**：开源 Intern-Decision 多模态决策模型（0.8B / 2B / 4B 三档），可读图读界面后再决策，官方数据推理速度比 Jev 快 2-3 倍。 **StartLux（原点星辉）**：成立不到五个月的上海公司，一次性放出 0.8B-27B 五档规格，含量化文件，主打本地部署。27B 版本在 Decision Index 0.2.1 的 38 项测试中 31 项高于 Jev 1.13（63.88 vs 57.91）。背后掌舵人是盛大网络联合创始人陈大年（CEO）和 CTO 郭权玮。 一个细节：Cloudflare 的 Clef 基于 Qwen 后训练，亚马逊 Strands Decider 也用 Qwen 做底座，APUS 同样跑在 Qwen 上——本轮决策模型热潮，中国开源基座已成为全球玩家共用的"躯干"。 背景 决策模型对本地场景的意义比云端更大。云端算力可以堆，个人电脑的显存、内存和功耗有硬上限——若每个小判断都动用 27B，本地 Agent 根本跑不动。StartLux 把 4B 模型压到 Q4 量化后约 2.71GB，与原始权重的决策一致率仍有 98.3%。对押注本地的公司来说，决策模型不是追热点，而是本地系统能否跑得动的关键零件。 按计划，StartLux 首个面向公众的本地智能体验版本有望在年内推出。 影响 - 决策模型两周完成从"首发"到"群战"的演化，大厂复制速度极快，本身难成壁垒 - 中国团队（上海 AI 实验室 + 创业公司）几乎一致选择开源+本地化路线，避开 Jev 闭源门槛 - 中国开源基座（Qwen）已成全球决策模型产品事实上的躯干，标志中国大模型从"被集成"走向"被依赖" - "判断"将变成白菜价基础设施，价值竞争焦点转向产品组装、长任务稳定性、异常恢复等更难工程问题 总结 Jev 把"判断"从"生成"里剥离出来做成 API 之后，整个行业只用两周就追平了这个思路。中国团队以开源+本地化路线抢先卡位，并在国际开源基座上形成了事实标准的"躯干"位置。决策模型本身难成壁垒——真正的护城河在把模型组装成可长期运行的产品能力。 参考来源 1. 极客公园 - Jev 之后，中国团队开始深挖 AI 的「直觉层」: https://www.geekpark.net/news/372081 2. 36kr - Jev 之后，中国团队开始深挖 AI 的「直觉层」: https://36kr.com/p/4011046457872258 3. 新浪科技（转载极客公园）: https://k.sina.com.cn/article_5953190046_162d6789e06703tmym.html 4. 搜狐（转载极客公园）: https://m.sohu.com/a/1083877475_122014422 5. 钛媒体 - 不写字的 AI 凭什么刷屏？Jev，把「判断」做成了软件零件: https://www.tmtpost.com/8152397.html 6. ZiCode - Jev 深度拆解：一个不肯写字的模型，和 Agent 缺失的那层判断: https://zicode.com/blog/jev-decision-model/ 7. 阿里巴巴校园招聘 - Token Foundry 业务介绍: https://campus-talent.alibaba.com/campus/business/detail?circleCode=80278