/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
1,7 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
decider2 · dense
Базовая модель
decider-2b
Библиотека
mlx
Опубликована
25 сен 2026

decider-2b

Генерация текстаТекст → текст

Англоязычная дообученная модель для оценки вероятностей вариантов ответа в структурированных задачах принятия решений.

117скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

nativ-community/decider-2b — версия модели decider-2b от Mapika, подготовленная сообществом nativ-community для загрузки через стандартный загрузчик mlx-vlm. Это дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-2B-Base плотная модель с 1,7 млрд параметров и контекстом до 262 144 токенов. Она за один проход вычисляет распределение вероятностей по заданным вариантам ответа для структурированных задач принятия решений; контрольная точка сохраняет те же результаты predict, что и исходная модель.

Модель предназначена для оценки и выбора между заранее заданными вариантами, а не для свободной генерации ответов. Поддерживается английский язык. Репозиторий содержит веса в safetensors с типом bf16, а загрузка рассчитана на экосистему MLX и mlx-vlm. Лицензия Apache 2.0, унаследованная от исходной модели Mapika.

Сценарии применения

  • оценка вероятностей заданных вариантов ответа
  • выбор наиболее подходящего решения из нескольких вариантов
  • классификация структурированных вопросов по вариантам ответа

Ограничения

Предназначена для задач с типизированными вопросами и заданными вариантами, поэтому не заменяет универсальную модель для свободного диалога. README отсылает к оригинальной карточке за сведениями об оценке и ограничениях, которые здесь не приведены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

decider-2b for mlx-vlm

Mapika/decider-2b v11 (revision 533964da), with its weight names changed from model.language_model.* to model.* so the checkpoint loads through the standard mlx-vlm loader. Tensor values and dtypes are unchanged (bf16), and the config, tokenizer and decider_config.json are copied as-is.

decider-2b is a calibrated decision model by Mapika, fine-tuned from Qwen/Qwen3.5-2B-Base. It returns a probability distribution over the options of each typed question in one forward pass. See the original model card for training, evaluation and limitations.

from mlx_vlm import load
from mlx_vlm.models.decider2 import Decider2

model, processor = load("nativ-community/decider-2b")
decider = Decider2(model, processor)
result = decider.predict(
    {"ticket": "Please refund my duplicate charge"},
    {
        "department": {
            "type": "choice",
            "instructions": "Which team should handle this ticket?",
            "criteria": {"billing": None, "technical": None, "sales": None},
        },
        "refund": {"type": "noul", "instructions": "Does the customer request a refund?"},
    },
)
print(result["answers"])

On the same inputs, this checkpoint gives exactly the same predict output as the original.

License: Apache 2.0, inherited from the original model.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen3_5ForCausalLM
Ревизия весов
acbae4e

0 моделей