前OpenAI研究员发布JEV决策模型，可离线运行

前 OpenAI 研究员、RLHF 核心贡献者 Diogo Almeida 发布 JEV 决策模型。该模型不生成文本，只输出带校准概率的结构化决策；据称其速度比前沿大模型快 40 到 200 倍、成本低 400 倍。 模型基于 Qwen3.5-9B，用不到 3000 个训练样本做 LoRA 微调，采用 Apache 2.0 协议，可本地部署和二次微调。据称一台 M2 Pro 消费级笔记本 18 秒完成浏览器自动化检索，全程离线、零 API 费用，输出永久免费。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。