蚂蚁开源4B专用决策模型LemonDecider，Decision Index超Jev 1.14

蚂蚁开源了基于Qwen3.5-4B训练的专用决策模型LemonDecider，在Decision Index 0.4.1 Public评测中拿到61.67分，超过Jev 1.14的60.70分，约14万条测试请求的中位推理耗时仅50.7ms。 它的工作方式是让模型直接输出判断结果，而不是先生成文字再由程序提取结论。模型支持三种输出：Choice用于多选一判断工具调用和工作流路由，Yes/No用于证据充分性等二元判断，Score用于评估检索相关性和内容质量。在上下文长度允许时，一次前向计算可以同时输出多个决策问题的结果，省去重复处理上下文的开销。 蚂蚁同时开源了120万条训练样本和训练代码，覆盖864个任务标签，包括意图识别、工具路由、证据判断、检索相关性、内容安全等。对需要低延迟工具路由和流程判断的开发者来说，这套数据加代码的完整开源降低了自训决策模型的门槛。