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AI 모델 라이브러리/autotrust/GEV-26B-Decide
모델 정보

GEV-26B-Decide

autotrust · GEV-26B-Decide

> [!IMPORTANT] > **Try AutoTrust/GuruSearch live (new, 11 October 2026).** A recommendation and search demo in which every ranking is a > calibrated System 1 decision, made in about half a second: > * **Recommendation:** the latest headlines from 6 news feeds, ranked by importance. > * **Search:** results from Google News, Bing News and Yahoo News re-ranked by relevance, side by side with the > search engines' own order, plus a short answer with citations. > [!IMPORTANT] > **ERQA 56.8% with thinking: above Hy-Embodied-VLM-1.0 with thinking (56.3) and PhysBrain 1.5 (52.8).** No robot or > embodied data in GEV-26B-Decide's decision training (text only); System 2 is the unmodified Gemma-4-26B-A4B-it. > Thinking adds 13.3 points over one pass (43.5% → 56.8%, paired test p (+18.5) and multi-view reasoning (+13.5). **The benchmark.** ERQA (Embodied Reasoning Question Answering) is the benchmark Google DeepMind released with Gemini Robotics (March 2025) to measure whether a vision-language model understands the physical world a robot acts in. It has 400 multiple-choice questions about real robot and everyday scenes, with 1–16 images per question (287 questions have one image). 382 questions have 4 options and the rest 2–3, so chance is about 26%. ERQA is one of the standard embodied-reasoning benchmarks; Gemini Robotics-ER, PhysBrain and Hy-Embodied report it. With 400 questions the 95% interval of a score is about ±5 points.

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모델 웨이트오픈 웨이트
정보 업데이트2026/10/28 19:47:01
OVERVIEW

모델 소개

> [!IMPORTANT] > **Try AutoTrust/GuruSearch live (new, 11 October 2026).** A recommendation and search demo in which every ranking is a > calibrated System 1 decision, made in about half a second: > * **Recommendation:** the latest headlines from 6 news feeds, ranked by importance. > * **Search:** results from Google News, Bing News and Yahoo News re-ranked by relevance, side by side with the > search engines' own order, plus a short answer with citations. > [!IMPORTANT] > **ERQA 56.8% with thinking: above Hy-Embodied-VLM-1.0 with thinking (56.3) and PhysBrain 1.5 (52.8).** No robot or > embodied data in GEV-26B-Decide's decision training (text only); System 2 is the unmodified Gemma-4-26B-A4B-it. > Thinking adds 13.3 points over one pass (43.5% → 56.8%, paired test p (+18.5) and multi-view reasoning (+13.5). **The benchmark.** ERQA (Embodied Reasoning Question Answering) is the benchmark Google DeepMind released with Gemini Robotics (March 2025) to measure whether a vision-language model understands the physical world a robot acts in. It has 400 multiple-choice questions about real robot and everyday scenes, with 1–16 images per question (287 questions have one image). 382 questions have 4 options and the rest 2–3, so chance is about 26%. ERQA is one of the standard embodied-reasoning benchmarks; Gemini Robotics-ER, PhysBrain and Hy-Embodied report it. With 400 questions the 95% interval of a score is about ±5 points.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요.

월간 기본 토큰 비용 추정

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추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.

INDEPENDENT BENCHMARKS

공개 평가 및 실행 설정

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

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자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

실시간 결제 요금인가요?

수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.

출처 및 추적 기록

huggingface · autotrust/GEV-26B-Decide ↗2026/10/28 15:23:02
huggingface · enrich:96d0f15b-a16c-400a-a18b-c6b8b5e4208c ↗2026/10/28 19:47:01

许可证：apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。