# مدل‌های کوچکِ باز در پروژه‌ای با آموزش محلی، سریع تصمیم می‌گیرند

> یک کاربر ردیت مدل‌های کوچکِ دارای وزن‌های باز منتشر کرده است که بدون تولید متن، از میان گزینه‌ها انتخاب می‌کنند و احتمال هر گزینه را برمی‌گردانند. به گفته این کاربر، مدل 0.8B در 28 میلی‌ثانیه تصمیم می‌گیرد و مدل 2B در آزمونی با پنج معیار، امتیاز 83.1٪ گرفته است.

Oossa · 2026-09-28 · https://oossa.com/fa/small-open-models-make-fast-decisions-in-local-training-project

این مدل‌ها که Jeff نام دارند، نسخه‌های تنظیم‌دقیق‌شده‌ای از Qwen3.5 و Gemma برای دسته‌بندی و انتخاب‌های دیگر هستند. کافی است موقعیتی و فهرستی از گزینه‌ها به یکی از آن‌ها بدهید تا در یک گذر، احتمال هر گزینه را برگرداند.

سازنده می‌گوید مدل‌ها را با سخت‌افزار محلی آموزش داده و وزن‌هایشان را با مجوز Apache 2.0 منتشر کرده است. در مجموعه‌ای شامل پنج معیار، مدل 2B امتیاز 83.1٪ گرفت که به امتیاز منتشرشده 83.0٪ برای Jev نزدیک است؛ بااین‌حال، آزمون‌ها از نمونه‌های متفاوتی استفاده کردند و بنابراین امتیازها قابل‌مقایسه مستقیم نیستند. به نوشته این پست، Jeff در استدلال چندمرحله‌ای بسیار ضعیف‌تر عمل می‌کند.

## حقایق

- سازنده می‌گوید آموزش مدل 0.8B با یک پردازنده گرافیکی RTX PRO 6000 حدود دو ساعت و آموزش مدل 2B حدود 3.5 ساعت طول کشید.
- به گزارش سازنده، مدل 0.8B در M4 Max حدود 28 میلی‌ثانیه‌ای تصمیم گرفت.

## چرا مهم است

مدل‌های کوچکی که سریع گزینه‌ها را برمی‌گردانند، می‌توانند برای اپلیکیشن‌هایی مناسب باشند که سرعت و اجرای محلی در آن‌ها از استدلال پیچیده مهم‌تر است.

## منابع و ارجاع‌ها

1. [Trained locally: ultra-fast 0.8B/2B System 1 decision models that match Jev on benchmarks and Doom, ~30 ms per decision (open weights)](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1wspn24/trained_locally_ultrafast_08b2b_system_1_decision/) – Reddit r/LocalLLaMA, 2026-09-28

آخرین به‌روزرسانی: 2026-09-28