Skip to content
所有標籤

#open-weights

4 篇文章
techdeep-diveAI 模型家族

決策模型怎麼選：Jev、Decider、d1-ultra、mammoth-1 與其他十幾家

決策模型把一般 LLM 的「生成一段文字、你再自己解析」換成「你先把選項列好，模型直接回每個選項的機率」。TypeSafe 在 2026-09-15 提出 System One 之後，一個多月裡這類模型從一家變成十幾家：Jev 1.14、OpenAI Decisions API、Perplexity Decider v1.2、Microsoft-Decision-1、Liquid d1-ultra、Base Labs mammoth-1、vLLM d3、StartLux、Fastino GLiDE、Celeris-1 Decision、Inception Mercury Decide、Cloudflare Clef。兩張榜單給的答案幾乎相反——社群 Jev Decision Index 0.4.1 冠軍是 GLiDE V1.2（71.5），獨立 Artificial Analysis Decision Index 冠軍是 d1-ultra（65.2）、Jev 1.14 只有 57.1。決策模型贏在分類與工具選擇，輸在知識與推理，而且普遍過度自信。

#decision-model#model-selection#agent-evaluation#open-weights
techdeep-diveAI 模型家族

pplx-embed——Perplexity 的嵌入模型家族：單向量、上下文、late interaction 三條線怎麼選

pplx-embed 是 Perplexity 2026 年 2 月起陸續釋出的嵌入模型家族，分三條線：v1 單向量（0.6B／4B，API 每百萬 token $0.004／$0.03）、context 上下文嵌入（v1 4B 與 9B 預覽版）、v2-late 多向量（0.6B／9B，可直接搜 PDF 頁面圖片）。三條線解決不同問題，不是新舊取代。

#llm#embeddings#perplexity#pplx-embed#rag#open-weights#model-family-pplx-embed#model-selection
techdeep-diveAI 模型家族

Gemma——Google 的開源側翼：Gemma 4 轉向 Apache 2.0，從手機到工作站的全尺寸開放權重

Gemma 是 Google 對照 Gemini 閉源旗艦的開放權重（open weights）家族；2026 年 4 月的 Gemma 4（E2B／E4B／26B-MoE／31B）把授權從自家 Gemma Terms of Use 換成 Apache 2.0——這是全文最關鍵的變化，也是選型前必須先搞懂的事。

#ai-agent#llm#gemma#google#open-weights#model-family-gemma#model-selection
aideep-dive

圖生影片技術地圖：2026 年 I2V 的架構、模型與真實價格

圖生影片（I2V）在 2026 年的骨幹清一色是 latent diffusion + DiT，畫質已經不是選型軸；真正的軸是原生音訊、能不能自架、每秒多少錢。三個容易踩的坑：Sora 的 app 已在 4/26 關閉、API 9/24 關；Wan 2.7 被大量文章稱為 Apache 2.0 開源但一手來源查無權重；Veo 3.1 官方價是 $0.40/s 而非二手網站流傳的 $0.75/s。

#image-to-video#video-generation#video-diffusion#diffusion-transformer#open-weights#veo#cosmos