支持的模型
这些是内置模型运行时提供的决策模型：Router 可以向其提出 System One 问题的每一个模型。每个模型都有自己的页面，由 Router 和运行时使用的目录生成，因此其问题类型、规模和固定的修订版本总是与代码一致。
选哪一个？
从默认的 vela3-fast 开始，在 CPU 上运行。想要更高准确率并且内置问题仍由训练过的适配器回 答，就换更大的 Vela 3.0 规格；想就图像和视频提出你自己的问题，就换 Decision 3.0。选择模型对它们做了比较。
家族
| 家族 | 用途 | Span | 运行于 |
|---|---|---|---|
| Decision 3.0 | 零样本回答你关于文本、图像和视频的问题，0.6B 到 27B | 否 | GPU |
| Decision 2.0 | 零样本回答你关于文本的问题，0.6B 到 27B | 否 | CPU（Kai-0.6B）或 GPU |
| Decision 1.0 | 第一代决策模型，0.6B 到 9B 的编码器和解码器 | 否 | CPU（0.6B）或 GPU |
| Vela 3.0 | Router 自己的模型：针对内置问题训练过，支持 span；默认模型 | 是 | CPU（vela3-fast）或 GPU |
| Vela 2.0 | 上一代 Router 模型，支持 set 和 span 问题 | 是 | CPU（0.3B）或 GPU |
每个模型都回答 choice 和 noul 问题；其余类型见下表。不支持 span 的模型仍可作为决策模型：把 pii 和 hallucination 绑定到支持 span 的部署（Span 能力）。
全部模型
Decision 3.0
| 模型 | 参数量 | 回答的问题类型 | Span | 输入 | 显存 |
|---|---|---|---|---|---|
| d3-edge | 0.595B | choice, noul, score | — | text, image, video | 4 GiB |
| d3-lite | 0.853B | choice, noul, score | — | text, image, video | 4 GiB |
| d3-nano | 2.21B | choice, noul, score | — | text, image, video | 8 GiB |
| d3-mini | 4.54B | choice, noul, score | — | text, image, video | 16 GiB |
| d3-flash | 8.39B | choice, noul, score | — | text, image, video | 32 GiB |
| d3 | 26.1B | choice, noul, score | — | text, image, video | 72 GiB |
| d3-turbo | 26.1B | choice, noul, score | — | text, image, video | 72 GiB |
| d3-ultra | 26.1B | choice, noul, score | — | text, image, video | 72 GiB |
Decision 2.0
| 模型 | 参数量 | 回答的问题类型 | Span | 输入 | 显存 |
|---|---|---|---|---|---|
| Decision-2.0-Kai-0.6B | 0.597B | choice, noul, score | — | text | 4 GiB |
| Decision-2.0-Eos-0.8B | 0.753B | choice, noul, score | — | text | 4 GiB |
| Decision-2.0-Sol-2B | 1.88B | choice, noul, score | — | text | 8 GiB |
| Decision-2.0-Nox-4B | 4.21B | choice, noul, score | — | text | 16 GiB |
| Decision-2.0-Lux-9B | 7.94B | choice, noul, score | — | text | 24 GiB |
| Decision-2.0-Vega-27B | 29.4B | choice, noul, score | — | text | 72 GiB |
Decision 1.0
| 模型 | 参数量 | 回答的问题类型 | Span | 输入 | 显存 |
|---|---|---|---|---|---|
| Decision-1.0-Kai-0.6B | 0.572B | choice, noul, score | — | text | 4 GiB |
| Decision-1.0-Lex-0.6B | 0.572B | choice, noul, score | — | text | 4 GiB |
| Decision-1.0-Route-0.6B | 0.572B | choice, noul, score | — | text | 4 GiB |
| Decision-1.0-Eos-0.8B | 0.753B | choice, noul, score | — | text | 4 GiB |
| Decision-1.0-Sol-2B | 1.88B | choice, noul, score | — | text | 8 GiB |
| Decision-1.0-Nox-4B | 4.21B | choice, noul, score | — | text | 16 GiB |
| Decision-1.0-Lux-9B | 7.94B | choice, noul, score | — | text | 24 GiB |
Vela 3.0
| 模型 | 参数量 | 回答的问题类型 | Span | 输入 | 显存 |
|---|---|---|---|---|---|
| vela3-fast | 1.52B | choice, noul, span | router | text | 12 GiB |
| vela3-lite | 0.903B | choice, noul, score, span | router | text, image, video | 4 GiB |
| vela3-mini | 4.79B | choice, noul, score, span | router | text, image, video | 16 GiB |
| vela3-flash | 8.83B | choice, noul, score, span | router | text, image, video | 32 GiB |
| vela3-turbo | 27.6B | choice, noul, score, span | router | text, image, video | 72 GiB |
Vela 2.0
| 模型 | 参数量 | 回答的问题类型 | Span | 输入 | 显存 |
|---|---|---|---|---|---|
| Vela-2.0-0.3B | 0.309B | choice, noul, score, set, span | router | text | 4 GiB |
| Vela-2.0-0.8B | 0.756B | choice, noul, score, set, span | router, broad | text | 4 GiB |
| Vela-2.0-4B | 4.21B | choice, noul, score, set, span | router, broad | text | 16 GiB |
| Vela-2.0-9B | 7.95B | choice, noul, score, set, span | router, broad | text | 24 GiB |
“显存”是目录为模型所在设备给出的最低值；请用你的输入长度和并发量测量实际峰值。
嵌入模型
这些页面如何生成
模型页面由 tools/docs/generate_model_pages.py 根据 Router 的决策目录、运行时的注册表、记录的参考答案和 Router 的校准阈值生成。更改内置模型后运行 make docs-model-pages，在此之前 make docs-generated-check 会失败。家族页面和本页是手写的，生成的表格嵌在其中。模型页面只有英文版本，中文站点显示英文内容。