Phocinae-Largha-150M-v1 模型
面向结构化决策的 150M 级文本分类模型。
为什么重要
可在本地硬件上做低延迟结构化决策与路由。
阅读原文huggingface.co
AI 解读（根据原文生成）
Phocinae/Phocinae-Largha-150M-v1 是基于 jhu-clsp/mmBERT-small 的 144.3M 参数决策模型，用于结构化决策而非聊天。模型输入 state 和一组 typed questions，支持 yes/no、pick-one、2–10 评分，并在一次前向传播中返回带置信度的校准答案，强调对选项重排的鲁棒性。模型卡给出 typed-decisions 英文、中文机器翻译案例、JevBench 等评测，并提供 Hugging Face、GitHub 和演示链接。
要点（AI 据原文整理，数字均已与原文核对）
- 模型许可证为 apache-2.0。
- 任务类型为 text-classification，框架为 transformers。
- 参数量为 144292870，模型卡称为 144.3M decision model。
- 基础模型为 jhu-clsp/mmBERT-small。
- typed-decisions en 为 400 cases / 2000 decisions，得分 0.906。
- 推理延迟为 GPU fp16 p50 21.0 ms（RTX 5090），CPU single-thread p50 1.64 s per case。
