Singularity Compute 推出开源决策模型 Super Decider，0.3秒完成选项评估

基于 @SingularityNET 技术构建的 Singularity Compute 近期推出名为 Super Decider 的开源人工智能模型。该模型采用开放许可协议，用户可免费获取并部署使用。与传统生成式文本不同，Super Decider 的核心功能是从一组预设选项中做出选择，并在约 0.3 秒内输出每个选项的概率分布。

模型上线与性能表现

目前，Super Decider 已在 ASI:Cloud 平台正式提供服务。内部测试数据显示，其在 NVIDIA 主导的 When2Call 基准测试中取得 85.6 分，优于 TypeSafe 的 Jev 和 Cloudflare 的 Clef；但在工具调用选择任务中，得分比 Clef 低 1.6 分。需注意的是，这些结果由项目方自主提供，尚未经过第三方机构验证。

核心技术架构解析

根据 GitHub 官方文档，Super Decider 是对 Google DiffusionGemma 26B-A4B 模型的微调版本，属于离散扩散混合专家架构（MoE），具备 40 亿活跃参数。它能在一次去噪过程中同时处理所有候选答案槽位，且仅需单张 NVIDIA L40S GPU 即可运行。

该模型的 API 设计兼容 Jev / TypeSafe 的 “System One” 请求格式，同时也支持 OpenAI 风格的聊天补全接口。代码以 Apache-2.0 许可证开源，开发团队强调训练过程未引入任何基准测试题目，避免了数据泄露风险。

应用场景与价值优势

对于开发者而言，其最大优势在于结构化输出能力——不生成自由文本，而是直接返回带有置信度评分的选择结果。这种设计特别适用于工单路由、请求初筛、自动化流程控制等场景，可将低置信度任务自动转交人工处理，提升系统效率与可控性。

基准测试背后的评估逻辑

When2Call 是 NVIDIA 推出的一项权威基准测试，其论文指出，该测试重点衡量模型在复杂交互中的决策能力：包括是否应调用外部工具、是否需要追问信息，以及何时承认无法作答。这种对“决策过程”的关注，使其成为评估选择类模型的理想工具。

这一进展也体现了 ASI Alliance 在 AI 基础设施领域的战略布局。Singularity Compute 作为联盟成员之一，依托 ASI:Cloud 提供推理服务。据 Crypto.com Academy 报道，该联盟已整合 Fetch.ai、SingularityNET 与 CUDOS，构建统一代币生态体系。

鉴于当前性能数据为自我报告，且在关键工具选择任务中略处劣势，建议潜在使用者在实际业务负载中开展本地验证后再行部署。