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Valen 把 Jev 决策接口接到视觉,2B 模型 1.13 秒通关推箱子

基于 Qwen3.5-2B 的视觉决策模型,输入图/视频/文字直接输出候选动作概率,推箱子 10 步通关仅 1.13 秒,比 27B Think 快 175 倍。

SuSu_酥酥👅
@NFT_Chen2026.09.26收录原推发布于 2026.09.25
Valen 把 Jev 决策接口接到视觉,2B 模型 1.13 秒通关推箱子(第 1 张,共 3 张)
Valen 把 Jev 决策接口接到视觉,2B 模型 1.13 秒通关推箱子(第 2 张,共 3 张)
Valen 把 Jev 决策接口接到视觉,2B 模型 1.13 秒通关推箱子(第 3 张,共 3 张)
SuSu_酥酥👅 @NFT_Chen原推发布于 2026.09.25
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💥我靠超低延迟!2B 看图决策 1.13 秒通关推箱子,27B Think 要 198 秒,给 Jev 装上眼睛,快了 175 倍! Valen(万澜)把 Jev 的System One决策接口接到视觉上:图/视频/文字进,候选动作概率出,不写长推理、不吐答案 token。 核心亮点: 🔹基于 Qwen3.5-2B,极简「视觉编码器 + 语言骨干 + 共享决策头」 🔹General 5k VQA:约 79% / 176ms,比同尺寸 Qwen 更准更快 🔹Sokoban:单步准确率 87.6%,10 步通关累计 1.13s;Qwen3.8-27B Think 要 198.05s,No-Think 直接走不通 🔹训练评测数据、SFT + GRPO/RLCD 流程全开源,可拿自己的场景再训 上手步骤: 1️⃣打开仓库:https://github.com/Liuziyu77/Valen 2️⃣下 Valen-Preview-0923 + Qwen3.5-2B 3️⃣用现成 SFT/RL 配置训,或直接 valen.inference 跑图+候选 4️⃣输出 Choice / Noul / Score 三类概率,接进游戏、审核、Agent 循环 世界不等推理写完,智能要跟得上。 #Valen #Jev #Qwen #多模态 #开源 #SystemOne #强化学习 #低延迟AI

这条是引用着另一条写的:x.com/nft_chen/status/2103128776330920077

x.com/nft_chen/status/2103343706824950114采集于 2026.09.26 10:13