AutoTrust Labs 的 JEV-27B 用一个 token 为决策打分，覆盖 37 项基准测试
AutoTrust Labs 发布了 JEV-27B，一个 270 亿参数的文本决策模型：它不生成自由文本答案，而是直接给各选项的概率打分，在工具选择上得分达 97。该模型在 37 项基准测试中接受了评估。单 token 打分的意义在于，它可能让智能体的决策比生成完整回答更快、更便宜。
报道来源
- Alpha Signal2026-11-07 22:03
AutoTrust Labs 发布了 JEV-27B，一个 270 亿参数的文本决策模型：它不生成自由文本答案，而是直接给各选项的概率打分，在工具选择上得分达 97。该模型在 37 项基准测试中接受了评估。单 token 打分的意义在于，它可能让智能体的决策比生成完整回答更快、更便宜。