vLLM开源多模态决策模型Decision 3.0
vLLM Semantic Router发布0.6B至26.09B参数的Decision 3.0模型，用结构化概率直接做选择，而非生成长文本。
vLLM Semantic Router团队发布Decision 3.0开源权重模型家族，可处理文本、JSON、图像和视频，并回答带有明确结构的问题。模型不再先生成一段解释，而是直接返回选项、是非判断或评分及其概率。
模型开始承担“判断”
此次发布覆盖从0.6B到26.09B参数的多个规格，面向请求路由、内容审核、工具选择和策略门控等场景。模型采用Apache-2.0许可，开发者可以检查、修改并部署权重。
模型卡显示，旗舰d3包含约260.9亿参数，其中包括约4.6亿参数的视觉编码器；它基于Qwen3.8-27B构建，并使用AMD Instinct MI325X GPU训练。由于不需要生成文本再由下游程序解析，系统有望降低延迟，也能减少格式错误带来的故障。
为什么值得关注
Decision 3.0代表了AI基础设施的一种分化趋势：生产系统并不总需要一个通用聊天模型。一个轻量、快速且可检查的决策模型，可以决定请求是否交给昂贵的前沿模型、智能体能调用哪个工具，或某段内容是否需要人工复核。
但它也有明确边界。概率经过校准，并不等于后续行动一定成功；基准分数也无法证明模型在政策变化或对抗性输入下仍然可靠。因此，Decision 3.0最重要的意义，是成为开放的模型编排组件，而不是取代通用推理模型。