OneJev：全面开源的多模态决策模型

OneJev：全面开源的多模态决策模型 本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： ● 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 ● 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 ● 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 ● 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 ● 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 ---------------------- 我们基于Qwen模型训练了一个Jev-style的决策分类模型， OneJev ，现在正式开源发布。 主要特点如下： 1. 效果拔群 ；我们的训练数据接近10万条，是从125 个公开数据集中提取而来，在多个公开数据和榜单上超过官方 Jev1.13 和其他开源模型。 2. 多模态支持 ：我们的模型基于Qwen多模态模型训练而来，支持文本、视频、图片等多个模态，并且效果非常显著，支持 16k 上下文，可覆盖各种日常应用和Agent工作流需求。 3. 部署方便 ，我们适配了部署代码和量化版本，方便一键本地部署，保护隐私，性价比拉满。 4. 响应速度超快 ；经过定制优化，0.8b模型响应速度仅需 30ms ，27b模型在 batch 模式下，单条响应速度为 32.4ms； 5. 模型尺寸齐全 ：目前有 0.8B，4B，9B和 27B 版本，可适应不同场景部署需求，均基于Qwen3.5、3.8等基座模型微调得到。 6. 数据代码全部开源 ；和以往模型仅开源权重不同，我们的原始数据，训练代码，测试框架，推理代码等全部公开发布，供大家参考应用。基于我们的框架，简单替换数据，就可以在自己机器上微调属于自己领域的Jev。 以下是相关详情： 1. Github 仓库，包括训练和推理代码 2. Hugging Face 仓库，包含模型权重和训练数据 3. 项目主页，有案例介绍 4. 在线体验，输入样本即可测试效果 欢迎大家试用、交流、反馈 👏 👏 👏 23 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题 via LINUX DO - 热门话题 (author: Astla) 相关链接： https://linux.do/tag/2234-tag/2234 https://github.com/OmniJev/OneJev https://huggingface.co/collections/OmniJev/onejev https://omnijev.github.io/OneJev/ https://huggingface.co/spaces/BradNLP/OneJev https://linux.do/t/topic/2972352