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von 1.3

wfzyx ChoiceNoul 开源权重 395M（活跃 343M） 手工收录Decision IndexS1MB

ModernBERT-large + option-marker head，400M 级。微调文档写得很细，是「在 24GB 卡上花一小时改一个决策模型」的现实选项。

Hugging Face 权重代码仓库微调文档Decision Index 排行榜S1MB 排行榜
S1MB Task Avg
16.2
第 65 名 · 覆盖 137/137（100%）
Decision Index Full
8.2
第 101 名 · public 13.9
校准 ECE
0.216
越低越好 · Brier 0.771

模型信息

厂商
wfzyx
类别
端侧小模型
参数规模
395M（活跃 343M）
基座模型
ModernBERT-large
权重
可下载（开源）
许可证
Apache-2.0 可商用
输入模态
文本
决策原语
ChoiceNoul
可微调
可以
微调方法
三档微调：校准 → 继续训练 → 换 trunk；training/train_option_marker.py；Brier 软标签；输入条件化的校准映射（ECE 0.045–0.109）
微调硬件
A10G 24 GB，batch 4×accum 4，lr 1.5e-5，约 1 小时
训练方式
full fine-tune

数据来源与链接

Hugging Face 权重代码仓库微调文档Decision Index 排行榜S1MB 排行榜
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Decision Index 领域得分

知识与推理
39.9
语言理解
45.2
检索与分类
53.8
工具与自动化
30.9
艺术与人类品味
37.4

S1MB · 137 个基准

基准类型该模型全场最佳 全场均值对比来源
paws Noul 88.0 88.0 45.9 来源 ↗
dbpedia Choice 85.4 98.9 83.7 来源 ↗
laya / ag news Choice 83.6 94.0 75.5 来源 ↗
s1mb generalization contextual choice Choice 80.7 100.0 82.8 来源 ↗
banking77 Choice 77.9 93.7 55.0 来源 ↗
argument quality Choice 69.4 95.9 37.8 来源 ↗
open jev / customer control v1 Choice 65.2 82.6 64.4 来源 ↗
impli Noul 64.0 88.0 47.0 来源 ↗
sdoh nli Noul 64.0 92.0 61.0 来源 ↗
open jev / mailroom control v1 Choice 58.3 100.0 83.1 来源 ↗
hans Noul 56.0 100.0 43.6 来源 ↗
massive Choice 54.5 96.7 64.8 来源 ↗
mtop Choice 53.7 87.4 58.9 来源 ↗
clinc Choice 53.1 99.3 57.7 来源 ↗
snli Choice 51.6 98.4 46.4 来源 ↗
s1mb generalization diverse choice Choice 51.1 100.0 69.8 来源 ↗
hwu64 Choice 51.1 92.5 57.1 来源 ↗
ethos Noul 50.0 76.0 44.0 来源 ↗
boardgameqa Choice 46.9 62.5 15.8 来源 ↗
arct Choice 46.8 89.4 39.6 来源 ↗
laya / enron spam Noul 46.0 100.0 55.0 来源 ↗
s1mb generalization contextual noul Noul 46.0 98.0 62.3 来源 ↗
scicite Choice 45.2 71.0 44.1 来源 ↗
lonli Choice 44.3 86.9 39.6 来源 ↗
go emotions Noul 43.4 61.3 38.5 来源 ↗
open jev / ir control v1 Noul 42.9 100.0 47.6 来源 ↗
hatecheck Noul 42.0 98.0 47.8 来源 ↗
quartz Choice 40.5 88.1 49.4 来源 ↗
open jev / customer control v1 Noul 39.7 100.0 58.4 来源 ↗
bbq Choice 38.3 98.3 54.2 来源 ↗
open jev / amount extraction control v1 Choice 37.3 100.0 55.2 来源 ↗
cladder Noul 36.0 94.0 18.3 来源 ↗
s1mb generalization diverse noul Noul 36.0 100.0 59.5 来源 ↗
babi nli Noul 34.0 84.0 37.3 来源 ↗
crows pairs Choice 31.3 70.8 30.7 来源 ↗
logical entailment Noul 30.0 72.0 12.3 来源 ↗
open jev / phone extraction control v1 Noul 30.0 100.0 50.9 来源 ↗
scitail Noul 30.0 98.0 53.2 来源 ↗
aegis2 Noul 29.9 62.3 33.0 来源 ↗
few nerd Choice 29.8 86.4 44.2 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanonq Noul 29.4 67.2 39.7 来源 ↗
creak Noul 28.0 88.0 39.0 来源 ↗
winowhy Noul 28.0 62.0 19.0 来源 ↗
open jev / mailroom control v1 Noul 27.5 100.0 62.9 来源 ↗
qasper Noul 26.0 88.0 41.9 来源 ↗
s1mb generalization contextual score Score 24.8 92.7 42.4 来源 ↗
civil comments Noul 24.6 36.7 21.5 来源 ↗
openbookqa Choice 23.6 97.2 54.1 来源 ↗
arc Choice 23.5 98.5 64.7 来源 ↗
miqa Choice 22.7 95.5 62.3 来源 ↗
patent similarity Score 22.5 48.3 17.9 来源 ↗
defeasible nli Choice 21.7 80.4 33.2 来源 ↗
laya / typed decisions Noul 21.6 47.8 24.6 来源 ↗
s1mb generalization diverse score Score 20.5 95.3 43.1 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanotouche2020 Noul 19.1 47.0 26.8 来源 ↗
open jev / reasoning control v1 Noul 16.9 100.0 25.5 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanodbpedia Noul 16.1 52.1 29.1 来源 ↗
ruletaker Noul 16.0 96.0 28.0 来源 ↗
open jev / painting geometry v1 Choice 15.8 100.0 46.7 来源 ↗
ethics Noul 14.4 68.6 24.1 来源 ↗
laya / typed decisions Score 14.4 67.0 26.9 来源 ↗
lexcomp Noul 14.0 52.0 22.7 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanohotpotqa Noul 14.0 70.8 28.3 来源 ↗
argument quality Noul 12.1 23.9 5.4 来源 ↗
fol nli Choice 11.5 54.1 10.4 来源 ↗
open jev / customer control v1 Score 10.7 99.3 36.9 来源 ↗
sgd Choice 10.2 96.6 24.4 来源 ↗
wiqa Choice 9.5 58.7 19.5 来源 ↗
open jev / amount extraction control v1 Noul 9.4 100.0 33.7 来源 ↗
open jev / workflow controls v1 / security incidents Noul 9.3 100.0 38.2 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanomsmarco Noul 7.8 62.5 37.5 来源 ↗
gretel pii Choice 7.1 94.5 43.5 来源 ↗
followir core17 Noul 6.5 46.6 21.3 来源 ↗
canttalk Noul 6.0 86.0 44.1 来源 ↗
plane Noul 6.0 100.0 11.1 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanonfcorpus Noul 5.7 46.2 25.1 来源 ↗
esci Choice 5.5 46.6 13.3 来源 ↗
open jev / workflow controls v1 / customer service Noul 5.4 100.0 42.1 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanofiqa2018 Noul 5.4 54.0 28.7 来源 ↗
laya / typed decisions Choice 5.2 34.5 19.1 来源 ↗
temporal nli Choice 4.8 80.7 18.5 来源 ↗
nlsat Noul 4.0 22.0 2.2 来源 ↗
open jev / ir control v1 Choice 4.0 88.0 45.1 来源 ↗
tracie Noul 4.0 34.0 8.8 来源 ↗
stepgame Choice 2.4 82.1 18.0 来源 ↗
contract nli Choice 2.3 78.5 32.3 来源 ↗
synthetic relevance / nanocoir Noul 1.9 73.0 33.9 来源 ↗
open jev / citation control v1 Choice 1.5 100.0 41.5 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanotouche2020 Score 1.1 44.3 20.9 来源 ↗
open jev / workflow controls v1 / invoice processing Noul 0.9 100.0 34.8 来源 ↗
followir news21 Noul 0.7 42.7 14.9 来源 ↗
open jev / vizdoom basic v1 Noul 0.4 100.0 39.6 来源 ↗
aqua rat Choice 0.0 77.5 11.0 来源 ↗
corr2cause Choice 0.0 91.7 3.8 来源 ↗
ethics Choice 0.0 83.3 21.2 来源 ↗
followir robust04 Noul 0.0 90.9 47.2 来源 ↗
gsm8k Choice 0.0 78.6 23.9 来源 ↗
hh rlhf Choice 0.0 23.1 3.1 来源 ↗
open jev / browser control v1 Choice 0.0 100.0 67.7 来源 ↗
open jev / context retention control v1 Noul 0.0 100.0 19.7 来源 ↗
open jev / drone control v1 Choice 0.0 100.0 5.1 来源 ↗
open jev / drone control v1 Noul 0.0 100.0 50.7 来源 ↗
open jev / drone control v1 Score 0.0 99.2 1.3 来源 ↗
open jev / email selection control v1 Choice 0.0 100.0 24.2 来源 ↗
open jev / email selection control v1 Noul 0.0 100.0 41.3 来源 ↗
open jev / entity alignment control v1 Noul 0.0 100.0 36.5 来源 ↗
open jev / entity alignment control v1 Score 0.0 100.0 8.5 来源 ↗
open jev / ir control v1 Score 0.0 98.6 10.6 来源 ↗
open jev / painting geometry v1 Noul 0.0 100.0 27.8 来源 ↗
open jev / painting geometry v1 Score 0.0 100.0 15.9 来源 ↗
open jev / phone extraction control v1 Choice 0.0 100.0 33.0 来源 ↗
open jev / reasoning control v1 Choice 0.0 95.0 28.8 来源 ↗
open jev / reasoning control v1 Score 0.0 90.7 28.1 来源 ↗
open jev / silent failure control v1 Noul 0.0 100.0 38.8 来源 ↗
open jev / snake v1 Choice 0.0 83.5 8.4 来源 ↗
open jev / snake v1 Noul 0.0 100.0 9.1 来源 ↗
open jev / sponsor segment control v1 Choice 0.0 100.0 52.7 来源 ↗
open jev / tic tac toe v1 Choice 0.0 48.5 3.5 来源 ↗
open jev / vizdoom basic v1 Score 0.0 100.0 30.2 来源 ↗
open jev / workflow controls v1 / agent trace observability Noul 0.0 100.0 28.3 来源 ↗
poem sentiment Choice 0.0 57.1 3.9 来源 ↗
robust lr Choice 0.0 66.7 19.1 来源 ↗
scone Choice 0.0 92.0 34.5 来源 ↗
spartqa Choice 0.0 38.7 4.5 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanoarguana Noul 0.0 48.2 15.7 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanoarguana Score 0.0 36.0 7.6 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanodbpedia Score 0.0 44.9 17.8 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanofiqa2018 Score 0.0 46.7 15.4 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanohotpotqa Score 0.0 63.6 14.1 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanomsmarco Score 0.0 52.6 18.1 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanonfcorpus Score 0.0 38.6 10.9 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanonq Score 0.0 49.4 9.5 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanoscidocs Noul 0.0 41.7 17.4 来源 ↗
synthetic relevance / nanobeir / nanoscidocs Score 0.0 36.7 7.3 来源 ↗
synthetic relevance / nanocoir Score 0.0 44.3 4.3 来源 ↗
ud ewt Choice 0.0 56.7 13.4 来源 ↗
winobias Choice 0.0 91.3 30.5 来源 ↗

Decision Index · 42 个基准

基准类型该模型全场最佳 全场均值对比来源
BANKING77 混合（Choice 75.7 94.1 69.1 来源 ↗
CLadder 混合（Choice 68.6 97.7 62.3 来源 ↗
FinEntity 混合（Choice 61.2 97.1 73.8 来源 ↗
HoVer 混合（Choice 60.5 89.4 63.7 来源 ↗
CLINC150 混合（Choice 59.9 97.4 68.2 来源 ↗
ARC-Easy 混合（Choice 57.9 99.5 87.3 来源 ↗
NLI4CT 混合（Choice 56.8 86.2 69.2 来源 ↗
MuSR 混合（Choice 56.5 86.2 55.8 来源 ↗
RouterBench 混合（Choice 54.9 80.1 73.2 来源 ↗
WinoGrande 混合（Choice 54.0 97.5 69.7 来源 ↗
BPoMP 混合（Choice 53.7 97.0 73.5 来源 ↗
cfcolor 混合（Choice 52.3 70.2 57.8 来源 ↗
PhishNChips 混合（Choice 50.0 99.9 61.7 来源 ↗
When2Call 混合（Choice 47.3 91.7 57.9 来源 ↗
Humicroedit 混合（Choice 47.0 75.1 57.2 来源 ↗
ANLI 混合（Choice 46.6 98.6 53.7 来源 ↗
CRUXEval 混合（Choice 43.3 87.9 50.3 来源 ↗
ARC-Challenge 混合（Choice 42.1 98.2 79.1 来源 ↗
RAGTruth 混合（Choice 41.1 86.0 51.7 来源 ↗
BBH 混合（Choice 38.2 92.9 58.2 来源 ↗
HellaSwag 混合（Choice 37.5 98.5 72.9 来源 ↗
VAST 混合（Choice 37.4 82.0 50.2 来源 ↗
BFCL 混合（Choice 37.0 98.8 80.3 来源 ↗
MMLU 混合（Choice 34.6 91.9 64.1 来源 ↗
ContractNLI 混合（Choice 29.0 86.5 60.3 来源 ↗
Habermas 混合（Choice 28.9 71.8 42.3 来源 ↗
ToolRet 混合（Choice 27.3 69.1 54.9 来源 ↗
SGD 混合（Choice 26.8 73.4 47.8 来源 ↗
Amazon ESCI 混合（Choice 26.3 61.6 40.7 来源 ↗
New Yorker 混合（Choice 24.6 82.0 52.8 来源 ↗
GPQA Diamond 混合（Choice 24.5 78.3 37.5 来源 ↗
HLE 混合（Choice 19.2 20.4 12.3 来源 ↗
iSarcasmEval 混合（Choice 18.9 71.0 38.2 来源 ↗
BRIGHT 混合（Choice 17.7 50.9 35.9 来源 ↗
GSM8K 混合（Choice 16.6 83.5 35.7 来源 ↗
MMLU-Pro 混合（Choice 16.3 82.7 42.0 来源 ↗
ChessBench 混合（Choice 7.4 40.2 14.1 来源 ↗
ACOS 混合（Choice 3.5 57.3 14.6 来源 ↗
POP909 混合（Choice 2.8 74.6 12.5 来源 ↗
SATA-Bench 混合（Choice 1.4 37.2 20.2 来源 ↗
API-Bank 混合（Choice 0.4 93.1 56.2 来源 ↗
Home appliances 混合（Choice 0.0 98.9 23.1 来源 ↗