A VLM-based decision model,
not a chatbot.
马里奥、赛车游戏、机器人控制、实时虚拟试衣…… 相信你一定听说过这些基于 Jev 模型搭建的 demo。 Jev 是一个专门“快速做选择题”的 AI 模型: 你给它情境和一组选项, 它用几百毫秒、千分之一的成本告诉你"选哪个、打几分、是或否", 适合邮件分拣、实时判断、游戏操作这类需要瞬间拍板的海量小决策。
AmigosJev 是 amigos 构建的 Jev 风格多模态决策模型。相比于 Jev, AmigosJev 拥有原生多模态能力,能够适应更多视觉场景。
我们已面向社区免费开放 API, 无需申请即可接入试用。欢迎把它接进你的分类、 Agent 流程、机器人里玩一玩。
https://jev.amigos-robot.com/v1/systemone
AmigosJev 是 amigos 构建的 Jev 风格多模态决策模型: 它把多模态大模型的下一个词概率分布直接用作决策输出。你给它一段状态描述(文本 / JSON,可附带最多 4 张图片),再附上几个带选项的问题——每个问题只做一次前向推理, 从模型下一个词的位置读出各个选项的概率分布。不生成文字,答案永远落在你给定的选项范围内。
底座: 基于多模态大模型, 激活权重在 20B 左右。
延迟: 服务器端推理速度在 100-500ms 左右, 实际使用会有一定的网络延迟。
亲手试一试。
不用写代码:描述一个情境(可附一张图片),给出几个选项,AmigosJev 会返回它在每个选项上的概率分布。
它正在实时玩贪吃蛇。
游戏正按固定节奏推进，AmigosJev 在后台紧盯画面、实时决策，每一次回答就是一次「按键」，指挥蛇身转向。撞墙或咬到自己，游戏即刻结束——分数完全真实，不作任何修饰。一起来见证 AmigosJev 刷新纪录吧！
你画,它来猜。
从 4 个词中选择一个, 用画笔把它画出来。提交后, AmigosJev 会看着你的画, 给出它在 4 个选项上的概率分布——不只告诉你答案,还告诉你它有多确定。