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蚂蚁数科在其 DTMaaS 平台上发布了 LingDT-Decision-1.0 的 4B 和 27B 版本，开发者可在有限时间内免费试用该模型。该模型面向结构化企业决策任务，支持从预设选项中进行选择，并作出依赖先前选择的顺序决策。 团队报告称，在业务测试中，其 token 消耗量比 LLM 低 90% 以上。团队还表示，27B 版本在 23 项开源基准测试中综合排名第一，领先于 Microsoft-Decision-1 和 Jev 1.13.0；综合得分按单选任务占 90%、多选任务占 10% 加权计算。
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蚂蚁数科发布了面向结构化决策任务的 LingDT-Decision-1.0，推出 4B 和 27B 两个版本，并在其 DTMaaS 平台提供限时免费试用。该模型支持原生多选项选择，并可根据任务依赖关系进行有序决策。团队报告称，在业务测试中，token 消耗降低了 90% 以上；团队还表示，27B 版本在 23 项开源基准测试中排名第一，综合得分按单选任务占 90%、多选任务占 10% 加权计算。
蚂蚁数科于 10 月 22 日发布 LingDT-Decision-1.0，并在其 DTMaaS 平台上提供 4B 和 27B 版本及限时免费试用。该模型支持原生多选和基于依赖关系的序贯决策，可用于企业任务。蚂蚁提供并由 QbitAI 转载的材料显示，团队报告称，在业务测试中，该模型的 token 消耗比 LLM 低 90% 以上；在 23 项开源基准测试中，27B 版本的综合得分领先于 Microsoft-Decision-1 和 Jev 1.13.0。
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