A.I. 日报
开源Vega：8亿参数物理决策模型，支持73k上下文与图像
开发者开源了Vega，一个基于物理的typed decision模型，仅8亿参数（另有4B版本），支持73k上下文和图像输入，单次测试中超越多项Jev基准。其采用引擎加适配器的测试时训练架构，通过将结果视为谷地、让球受摩擦力影响滑落至最佳结果来决策。
Laya
12 篇报道Laya 是一个开源的决策模型，拥有 421M 参数，最早于 2025 年 3 月以 arXiv 论文、Hugging Face 权重和开放数据集的形式发布，主打非自回归决策与低于 35 毫秒的推理延迟。近期报道集中在它的实际表现与部署：在 RTX 4090 上以每词 3.9 毫秒、97.4% 准确率成为四项基准中速度最快的模型；加入 OpenVINO 支持后在 CPU 上每题约 40 毫秒，并可在 INT8 量化下运行 Flappy Bird。此外它也被用于 Doom 控制测试，并被 Ollaya 等本地决策服务器收录。
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RTX 4090实测四款开源决策模型速度与准确率
有用户在单张RTX 4090上对比了Laya、d1 3B、Clef-Flash 9B和Lev 4B四款新开源决策模型。任务为逐词识别9,534词维基文本中的蜈蚣名称：Laya每词耗时3.9毫秒、约32秒处理7,980词、准确率97.4%，为整体最快；Lev最慢但任务命中率最高。
AI决策模型玩Pac-Man：jev 1.13得分最高
Reddit用户让六种决策模型实时玩Pac-Man并发布开源排行榜。jev 1.13平均得分2750居首，GPT-6 Luna和Clef Flash紧随其后。用户也可亲自扮演Pac-Man与模型控制的幽灵对战。
OpenAI决策API置信度不可靠
测试显示OpenAI新Decisions API背后的GPT-6 Luna模型置信度严重失准：在3600道推理题中，其声称99%确信时实际正确率仅68%，凸显AI置信度校准问题。
研究：将GLM-5.3-Flash改造成类Jev决策模型
一项研究通过设计输入提示使首个输出token直接给出答案，从而让GLM-5.3-Flash等标准LLM在单次前向传播中完成决策，在vLLM上复现出类Jev特性。基准测试显示其准确率和速度与Jev相当，明显优于Laya，但单次决策成本仍高出Jev数倍；额外优势是支持视觉输入。
Ollaya：决策模型推理延迟仅10毫秒
Ollaya是面向本地硬件的开源决策模型服务，用单次前向传播替代逐token生成，五个问题请求端到端约10毫秒。它提供兼容TypeSafe的端点，官方Python SDK 0.7.1可直接使用，支持Laya、decider、nli等开放模型。
Laya新增OpenVINO支持：CPU上每题40毫秒
开发者Rupesh为Laya添加OpenVINO支持，在CPU上每题仅需40毫秒，比PyTorch快3.4倍。项目已在GitHub开源，并附带Flappy Bird演示。
Laya模型用CPU与OpenVINO INT8玩Flappy Bird
一名用户将4.21亿参数的Laya模型转换为OpenVINO并量化为INT8，在Intel Core i7第12代CPU上本地运行Flappy Bird，展示了小模型在消费级CPU上的推理能力。
jevals：用类型化Jev决策替代LLM评判的评估工具
jevals是一个开源工具，用类型化Jev决策模型替代LLM评判，为智能体提供评估和护栏。所有评估合并为一个HTTP请求，成本仅千分之一美分，响应时间几百毫秒，适合在每次追踪或智能体循环中运行。支持Jev、Kev、Laya及普通聊天LLM。
四款AI模型操控《毁灭战士》基准测试结果公布
一项实验让Jev、Laya、微调ModernCE和微调Qwen3.5-4B在ViZDoom中自主游玩，比较击杀、生存时间与响应延迟。微调Qwen3.5-4B平均击杀3.63，表现最佳；Jev平均生存5.63秒，p95延迟约200毫秒。所有模型均未针对Doom专门训练。
开发者称其一年前的非自回归决策模型被前沿实验室称为突破
一位开发者称，他早在2025年3月就通过arXiv论文、Hugging Face权重和开源数据集发布了基于强化学习的非自回归决策模型Laya，可在35毫秒内完成推理并覆盖100多种语言。他指责由前OpenAI成员创立的前沿实验室TypeSafe AI在2026年9月推出的同类产品Jev未附论文、开源权重或训练数据，却将其包装为全新突破。
开源模型Laya在Jev基准上超越表现
Reddit用户发布开源小型模型Laya（421M参数），声称在Jev基准中超越所有指标，模型在单块RTX 6000 Pro上训练并提供HF空间与代码仓库供测试与复现。
已经到底了