शंघाई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी (शंघाई एआई लैब) ने निर्णय लेने के लिए कॉम्पैक्ट मॉडलों के एक परिवार, इंटरन-डिसीजन को उपलब्ध कराया है। इन मॉडलों को 28 सितंबर को तीन आकार विकल्पों में जारी किया गया था: 0.8बी, 2बी और 4बी पैरामीटर। लंबे पाठ अंश उत्पन्न करने के बजाय, इंटरन-डिसीजन को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि यह प्रत्येक संभावित उत्तर के लिए संभावनाओं के साथ संरचित निर्णय सीधे प्रदान करे।
डिज़ाइन अवधारणा 'स्ट्रिंग के बजाय समाधान' के सिद्धांत पर आधारित है। इंटरन-डिसीजन तीन प्रकार के प्रश्नों का समर्थन करता है। चयन प्रश्न मॉडल से पूर्व-निर्धारित सूची में से सर्वोत्तम विकल्प चुनने और प्रत्येक विकल्प को संभावना निर्दिष्ट करने की मांग करता है। मूल्यांकन प्रश्न उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित पैमाने पर रेटिंग का अनुरोध करता है। और हाँ/नहीं उत्तर वाला प्रश्न संबंधित संभावना के साथ द्विआधारी उत्तर लौटाता है। इसके अलावा, एक ही अनुरोध एक ही स्थिति के बारे में कई प्रकार के प्रश्नों को जोड़ सकता है, और वे सभी एक ही फॉरवर्ड पास में संसाधित होते हैं।
विज़ुअल परसेप्शन का एकीकरण
GitHub पर परियोजना रिपॉजिटरी के अनुसार, मॉडल Qwen3.5 भाषा कोर पर फाइन-ट्यून किए जाते हैं, जबकि विज़न टॉवर और प्रोजेक्टर फ्रीज रहते हैं। यह इंटरन-डिसीजन को इनपुट डेटा के हिस्से के रूप में चित्र स्वीकार करने की अनुमति देता है, जिससे दृश्य धारणा सीधे निर्णय लेने के चरण को प्रभावित करती है। टीम ने गेम और इंटरफेस से संबंधित कार्यों पर इस क्षमता का प्रदर्शन किया: मॉडल खेल के कच्चे फ्रेम, जिसमें दो-आयामी ग्रिड मानचित्र और साइड स्क्रॉलिंग स्तर शामिल हैं, का विश्लेषण करता है और स्वचालित रूप से अगला कार्य चुनता है। अन्य प्रदर्शन माउस नियंत्रण और ब्राउज़र उपयोग को कवर करते हैं।
परीक्षण परिणाम और प्रदर्शन
प्रयोगशाला बताती है कि 4बी मॉडल सात परीक्षण सेटों पर 90.02% की औसत सटीकता प्राप्त करता है, जो मुख्य बेंचमार्क के रूप में उपयोग किए जाने वाले वाणिज्यिक निर्णय लेने वाले मॉडल जेव (Jev) के 88.74% से 1.28 अंक अधिक है। इन परीक्षण सेटों में निर्णय के प्रकार, टूल कॉलिंग, समाचार वर्गीकरण और घुसपैठ का पता लगाना शामिल है, जो कुल मिलाकर 10,000 से अधिक परीक्षण स्ट्रिंग्स से अधिक है। रिपॉजिटरी एक उपभोक्ता जीपीयू RTX 4090 का उपयोग करते हुए स्थानीय अनुरोध की औसत विलंबता लगभग 44 मिलीसेकंड भी इंगित करती है, और 96 मामलों के वितरण वाले बेंचमार्क पर अंशांकन परिणाम भी प्रदान करती है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ये आंकड़े डेवलपर्स की स्व-रिपोर्टिंग हैं, और रिपॉजिटरी में इस बात पर जोर दिया गया है कि मॉडलों के बीच प्रोटोकॉल और मूल्यांकन क्षेत्र भिन्न होते हैं।
रिलीज़ में प्रशिक्षण कोड, इन्फेरेंस के लिए दो बैकएंड, बेंचमार्क परिणामों की गणना के लिए उपकरण, तापमान अंशांकन प्रीसेट और एक ब्राउज़र डेमो शामिल है; हालांकि, प्रशिक्षण डेटा और कुछ बंद सत्यापन रिकॉर्ड शामिल नहीं हैं। मॉडल वज़न Hugging Face पर प्रकाशित किए गए हैं।
स्थानीय जीपीयू निर्माता MetaX ने घोषणा की है कि उसने डे-0 अनुकूलन पूरा कर लिया है, इसलिए इंटरन-डिसीजन लॉन्च के समय से ही उसके हार्डवेयर पर चल रहा है। MetaX का दावा है कि उसने दिसंबर 2025 से 40 प्रमुख फ्लैगशिप मॉडलों के लिए डे-0 समर्थन प्रदान किया है, और उसका MXMACA सॉफ्टवेयर स्टैक 40 से अधिक एआई फ्रेमवर्क और 1000 से अधिक मॉडल का समर्थन करता है।
एजेंट, राउटर और सामग्री फ़िल्टर बनाने वाले डेवलपर्स के लिए, छोटे मॉडल जो मुक्त पाठ के बजाय कैलिब्रेटेड संभावनाएँ देते हैं, स्वचालित निर्णयों को अधिक किफायती, तेज़ और ऑडिट करने में आसान बना सकते हैं।