Shanghai Artificial Intelligence Laboratory (Shanghai AI Lab) qaror qabul qilish uchun ixcham modellar toʻplami boʻlgan Intern-Decisionni mavjud qildi. Ushbu modellar 28-sentabrda 0.8B, 2B va 4B parametrli uchta oʻlchamda chiqarilgan. Uzoq matn parchalarini yaratish oʻrniga, Intern-Decision har bir mumkin boʻlgan javob uchun ehtimolliklar bilan birga tuzilgan hukmni bevosita taqdim etish uchun moʻljallangan.
Dizayn konsepsiyasi «matn emas, balki qaror» tamoyiliga asoslangan. Intern-Decision uch turdagi savollarni qoʻllab-quvvatlaydi. Tanlov savoli modeldan oldindan belgilangan roʻyxatdan eng yaxshi variantni tanlash va har bir variantga ehtimollik berishni talab qiladi. Baholash savoli foydalanuvchi tomonidan aniqlangan miqyos boʻyicha reyting soʻraydi. 'Ha/yoʻq' javobli savol esa tegishli ehtimollik bilan ikkilik javob qaytaradi. Shu bilan birga, bitta soʻrov bir xil holat haqidagi bir nechta savol turlarini birlashtirishi mumkin va ular barchasi bitta oldinga oʻtishda qayta ishlanadi.
Vizual idrokni integratsiyalash
GitHub loyiha repozitoriyasiga koʻra, modellar Qwen3.5 til yadrosida qayta oʻqitiladi, bunda koʻrish minori va proyektor muzlatilgan holda qoladi. Bu Intern-Decisionga vizual idrokning bevosita qaror qabul qilish bosqichiga taʼsir qilish imkonini beradi, chunki u tasvirlarni kiritish maʼlumotining bir qismi sifatida qabul qilishi mumkin. Jamoa bu imkoniyatni oʻyinlar va interfeyslar bilan bogʻliq vazifalarda namoyish etdi: model oʻyinning qayta ishlanmagan kadrlarini, shu jumladan ikki oʻlchovli panjara xaritalari va yon tomondan siljishli darajalarni tahlil qiladi va keyingi harakatni mustaqil tanlaydi. Boshqa namoyishlar sichqoncha boshqarish va brauzerdan foydalanishni qamrab oladi.
Sinov natijalari va samaradorlik
Laboratoriya 4B modelining yetti sinov toʻplami boʻyicha oʻrtacha aniqligi 90.02% ga yetib borayotganini maʼlum qilmoqda, bu asosiy mezon sifatida ishlatiladigan 88.74% kommersiya qaror qabul qilish modeli Jevdan 1.28 ball yuqori. Ushbu sinov toʻplamlari qaror turlari, vositalarni chaqirish, yangiliklarni tasniflash va buzilishlarni aniqlashni oʻz ichiga oladi va jami 10 000 dan ortiq sinov qatorini tashkil etadi. Repozitoriyada shuningdek, bitta isteʼmolchi video kartasi RTX 4090 dan foydalanganda mahalliy soʻrovning oʻrtacha kechikishi taxminan 44 millisekundligi koʻrsatilgan, shuningdek, 96 holatlar taqsimoti boʻyicha benchmarkda kalibrlash natijalari taqdim etilgan. Shuni taʼkidlash kerakki, bu koʻrsatkichlar ishlab chiquvchilarning oʻz hisobotlari boʻlib, repozitoriyada modellarning protokollari va baholash sohasi farq qilishi taʼkidlangan.
Chiqishga oʻquv kodi, inferens uchun ikkita backend, benchmark natijalarini hisoblash vositalari, harorat kalibrlash pre-setlari va brauzerning demo versiyasi kiradi; ammo oʻquv maʼlumotlari va baʼzi yopiq validatsiya yozuvlari kiritilmagan. Modellar vaznlari Hugging Face da joylashtirilgan.
Mahalliy grafik protsessor ishlab chiqaruvchisi MetaX Day-0 moslashuvini yakunlaganini maʼlum qildi, shuning uchun Intern-Decision uning uskunasida ishlamoqda. MetaX dekabr 2025 yildan boshlab 40 ta asosiy flagman modellar uchun Day-0 qoʻllab-quvvatlashni taʼminlaganini va uning MXMACA dasturiy stekining 40 dan ortiq AI-framework va 1000 dan ortiq modelni qoʻllab-quvvatlashini taʼkidlaydi.
Agentlar, marshrutlashlar va kontent filtrlari yaratuvchi ishlab chiquvchilar uchun, erkin matn oʻrniga kalibrlangan ehtimolliklarni beradigan kichik modellar avtomatlashtirilgan qarorlarni yanada iqtisodiy, tezkor va audit qilish uchun sodda qilishlari mumkin.