모델 정보

Intern-Decision-0.8B

internlm · Intern-Decision-0.8B

**Intern-Decision-0.8B** is a multimodal structured decision model fine-tuned from **Qwen3.5-0.8B**. It accepts a shared state, a schema of named questions, and optional images, and returns an answer distribution for every question in one model forward pass. 1. Preserve the question and option order, and map each question's options to single-token symbols `A`, `B`, …, `Z`, `a`, …, `z`, `0`, …, `9`. 2. Render the original system prompt, state, decision schema, and a complete assistant JSON skeleton with one ` ` placeholder per field. Preserve the checkpoint's chat template and empty thinking block. 3. Run one causal Hugging Face forward pass. For the masked-next-token decision objective, read logits at the position **immediately before each placeholder**. 4. Take a softmax over only that field's allowed candidate-symbol logits, then apply the checkpoint's probability calibration. 5. Map symbols back to the original option values and return typed JSON answers. This API performs structured candidate scoring. It does not call `generate()` or sample free-form text. A request can contain multiple fields; no gold answers are inserted into the prompt. The inference compiler uses only `state`, `questions`, and optional `images`.

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정보 업데이트2026/10/31 08:41:53
OVERVIEW

모델 소개

**Intern-Decision-0.8B** is a multimodal structured decision model fine-tuned from **Qwen3.5-0.8B**. It accepts a shared state, a schema of named questions, and optional images, and returns an answer distribution for every question in one model forward pass. 1. Preserve the question and option order, and map each question's options to single-token symbols `A`, `B`, …, `Z`, `a`, …, `z`, `0`, …, `9`. 2. Render the original system prompt, state, decision schema, and a complete assistant JSON skeleton with one ` ` placeholder per field. Preserve the checkpoint's chat template and empty thinking block. 3. Run one causal Hugging Face forward pass. For the masked-next-token decision objective, read logits at the position **immediately before each placeholder**. 4. Take a softmax over only that field's allowed candidate-symbol logits, then apply the checkpoint's probability calibration. 5. Map symbols back to the original option values and return typed JSON answers. This API performs structured candidate scoring. It does not call `generate()` or sample free-form text. A request can contain multiple fields; no gold answers are inserted into the prompt. The inference compiler uses only `state`, `questions`, and optional `images`.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요.

월간 기본 토큰 비용 추정

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추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.

INDEPENDENT BENCHMARKS

공개 평가 및 실행 설정

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

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자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

실시간 결제 요금인가요?

수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.

출처 및 추적 기록

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。