# d3-turbo: новая модель выбора по тексту, фото и видео

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/d3-turbo-local-decision-text-image-video/

Команда vLLM Semantic Router выложила d3-turbo — модель, которая выбирает вариант ответа или оценивает условия по тексту, фото и видео, а не пишет свободный ответ как чат. Её особенность — возможность задать несколько вопросов к одному входному материалу без повторного чтения для каждого вопроса. Веса открыты; запуск пока требует технической подготовки, а результаты авторских тестов редакция не воспроизводила.

Когда по одной фотографии или заявке нужно ответить сразу на несколько конкретных вопросов, обычный чат даёт текст, который ещё надо разобрать. **d3-turbo** устроена иначе: на вход подают материал и список вопросов, а на выходе получают варианты, оценки вероятности или положение предмета в кадре. Это специальная модель для принятия ограниченных решений, не собеседник для свободной переписки. [s1](#src-s1)

Проверено по источникам 22 октября 2026 года. Репозиторий появился 19 октября; история загрузки отдельно отмечает версии пакета v1.0 и v1.1 в тот же день. Обновление карточки 20 октября не называем датой выпуска новых весов. [s2](#src-s2)

## Что нового относительно d3?

Разработчики называют главное изменение «прочитать один раз — ответить на многое»: d3-turbo обрабатывает один текст, снимок или видео для нескольких вопросов в рамках запроса. Можно, например, по фотографии товара спросить, есть ли повреждение и где оно находится, а по заявке — выбрать отдел и определить срочность. Такие оценки не заменяют проверку человеком, особенно если решение затрагивает деньги или безопасность. [s1](#src-s1)

Авторы приводят сравнение с d3 и d3-flash, но их показатели относятся к разным наборам заданий и условиям. Например, оценки Jev Decision Index 0.3.2 и испытание публичным комплектом 0.3 — не одна и та же цифра; отдельно опубликован результат на наборе Typed Decisions. Измерения скорости получены на AMD Instinct MI325X: это конфигурация испытания, **не минимальные требования**. Редакция не запускала модель и не проверяла эти результаты независимо. [s1](#src-s1) [s5](#src-s5)

## Что доступно для локального использования?

В закреплённой версии репозитория есть 11 частей весов, отдельный файл для выходных оценок, индекс файлов, конфигурация и код модели. Веса и помещённый рядом код помечены Apache-2.0; основной репозиторий vLLM Semantic Router также имеет Apache-2.0. Это не утверждение о правах на любые исходные фотографии и данные, которые вы подадите модели. Размер файлов сам по себе ничего не говорит о необходимой оперативной или видеопамяти. [s2](#src-s2) [s3](#src-s3) [s4](#src-s4) [s6](#src-s6)

В карточке показан технический путь через Python/Transformers и отдельный режим Engine в канале разработки vLLM Semantic Router. При этом машинная запись одного из тестов прямо предупреждает: обычный vLLM nightly на дату испытания не поддерживал нужную конфигурацию. Поэтому это **новость об открытых весах**, а не проверенная домашняя инструкция; не стоит ожидать, что файл загрузится в любое приложение для локального чата. [s1](#src-s1) [s5](#src-s5)

## Стоит ли переходить?

Если вы просто общаетесь с локальной моделью, действий не требуется: d3-turbo решает другую задачу. Разработчикам, которым нужны типизированные ответы на несколько вопросов по одному материалу, стоит сначала изучить [описание предыдущих моделей Decision 3.0](/zhurnal/decision-3-d3-local-text-image-video-decisions/) и затем сверить новую карточку и права конкретного пакета. Один реальный следующий шаг — выбрать свою тестовую задачу и сравнить ответы моделей на ней, не воспринимая авторские графики как гарантию результата. [s1](#src-s1)

### Источники

Карточка и файлы d3-turbo, история загрузки и отчёт испытаний доступны в закреплённой ревизии; ссылки и дата получения приведены ниже. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2) [s5](#src-s5)

## Источники

1. [d3-turbo — официальная карточка модели, ревизия a0f3e9e5](https://huggingface.co/vllm-sr/d3-turbo/blob/a0f3e9e59ebd1202fe1d4de1c4c0f9a986758cbb/README.md) — получено 2026-10-22
2. [История коммитов d3-turbo](https://huggingface.co/vllm-sr/d3-turbo/commits/main) — получено 2026-10-22
3. [Лицензия модели d3-turbo (закреплённая ревизия)](https://huggingface.co/vllm-sr/d3-turbo/blob/a0f3e9e59ebd1202fe1d4de1c4c0f9a986758cbb/LICENSE) — получено 2026-10-22
4. [Манифест файлов d3-turbo (закреплённая ревизия)](https://huggingface.co/vllm-sr/d3-turbo/blob/a0f3e9e59ebd1202fe1d4de1c4c0f9a986758cbb/MODEL_MANIFEST.json) — получено 2026-10-22
5. [Машинный отчёт Typed Decisions d3-turbo](https://huggingface.co/vllm-sr/d3-turbo/blob/a0f3e9e59ebd1202fe1d4de1c4c0f9a986758cbb/.eval_results/vllm-sr__d3-turbo.yaml) — получено 2026-10-22
6. [LICENSE текущего репозитория vLLM Semantic Router](https://github.com/vllm-project/semantic-router/blob/main/LICENSE) — получено 2026-10-22