# Decision 3.0: шесть локальных моделей d3 для текста, изображений и видео

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/decision-3-d3-local-text-image-video-decisions/

Команда vLLM Semantic Router выложила шесть моделей Decision 3.0: от d3-edge до d3. Они помогают выбрать вариант, ответить «да/нет» или оценить ситуацию по тексту, изображению и видео, а не пишут свободный ответ. Веса и код доступны, но интеграция с vLLM Semantic Router пока только в канале разработки; домашний запуск редакция не воспроизводила.

Decision 3.0: локальный выбор по тексту, изображению и видео

У вас есть сообщение покупателя о повреждённом товаре и фотография чека. Новые модели d3 могут оценить, кому передать обращение — возврату, оплате или техподдержке — и отдельно ответить, виден ли чек. Они выдают варианты с вероятностями, **не сочиняют текст ответа**. Команда vLLM Semantic Router начала выкладывать семейство 10 октября 2026 года; версия d3 v3.1.0 появилась 11 октября, а 12 октября обновилась инструкция по запуску. На момент проверки, 12 октября, это открытые веса для технической интеграции, а не готовая кнопка в домашнем приложении. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

## Что появилось и чем это отличается от чат-модели?

На Hugging Face доступны шесть вариантов: d3 (около 26,09 млрд параметров), d3-flash (8,39 млрд), d3-mini (4,54 млрд), d3-nano (2,21 млрд), d3-lite (0,85 млрд) и d3-edge (0,59 млрд). Это **модели принятия заданных решений**: человек заранее описывает вопрос и допустимые варианты; система возвращает вероятность для каждого. Помимо обычного текста авторы заявляют поддержку изображений и коротких видеозаписей. Если вам нужен связный рассказ или готовое письмо клиенту, такая модель не заменяет обычный чат. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3) [s4](#src-s4) [s5](#src-s5) [s6](#src-s6) [s7](#src-s7)

В отличие от прежней [Decision 2.0 Vega](https://modelium.tech/zhurnal/decision-2-0-vega-27b-qwen38-local-routing/), здесь выпущено целое семейство новых мультимодальных пакетов: например, компактный d3-lite можно рассматривать для предварительного выбора, а старший d3 — для задач, где важнее качество оценки. **Это не обещание, что младший вариант запустится на любом ноутбуке**: авторы не указали проверенного минимума оперативной и видеопамяти для домашнего компьютера. [s1](#src-s1) [s5](#src-s5) [s8](#src-s8)

## Доступны ли веса и можно ли использовать их в коммерческом проекте?

Да, все шесть репозиториев открыты для скачивания и содержат модельные файлы Safetensors, отдельный блок выдачи ответов и файлы Python для запуска; для d3 перечень 11 частей основного файла совпадает с индексом весов. Карточки и тексты LICENSE обозначают Apache-2.0; лицензия допускает коммерческое использование при соблюдении её условий, включая сохранение необходимых уведомлений. Это **открытые веса и доступный код**, но не утверждение, что весь набор сторонних зависимостей имеет одну лицензию. Размер файлов и число параметров не означают минимум памяти компьютера. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3) [s4](#src-s4) [s5](#src-s5) [s6](#src-s6) [s7](#src-s7) [s8](#src-s8)

## Что меняется для локального запуска прямо сейчас?

Для читателя, которому нужно отбирать обращения или сортировать фотографии по собственным правилам, появился выбор размера модели. Пример входа: «Посылка пришла разбитой; чек приложен» плюс фотография. Вопросы задаются отдельно: «кому передать — возврат, оплата или поддержка?» и «есть ли чек?». Результат нужно сверять с исходным сообщением и изображением: вероятность не является подтверждением факта. В примере авторской карточки есть похожий сценарий, но **Modelium не запускал эти модели и не измерял точность**. [s1](#src-s1)

Основной путь для технического ознакомления — открыть карточку нужного варианта, прежде всего [d3-lite на Hugging Face](https://huggingface.co/vllm-sr/d3-lite), и сверить зависимости и ограничения своей машины до загрузки. Карточки описывают Python с Transformers 5.17.0; запуск через собственный сервер vLLM Semantic Router пока требует **канала разработки**, который при старте загружает образ и веса. Последний официальный стабильный релиз сервера — v0.4.0 от 27 сентября, то есть новый режим нельзя обещать пользователям стабильной версии. Это инженерный сценарий с Python или сервером, а не проверенный домашний рецепт для новичка. [s1](#src-s1) [s5](#src-s5) [s9](#src-s9)

## Насколько надёжны заявленные результаты?

Авторы сообщают о результате d3 65,45 на открытой части Jev Decision Index 0.3 при 140 178 запросах и о 77,4% на видеотесте Perception Test из 19 140 вопросов. Это **их оценки**, а не независимый замер редакции. В той же карточке отдельно приведена таблица для версии набора 0.3.1 с округлённым публичным результатом 65,5: не следует переносить число из одной таблицы на другой набор или считать данные доказательством качества на ваших чеках. Видеотест — выбор одного из трёх ответов, а не проверка качества свободного описания видео. [s1](#src-s1)

**Следующий шаг:** если задача — выбор одного из заранее известных вариантов, изучите [карточку d3-lite](https://huggingface.co/vllm-sr/d3-lite) и проверьте на своих примерах лицензию, требования и ошибочные ответы до внедрения. Если нужен готовый рассказ на естественном языке, выбирайте обычную чат-модель вместо Decision 3.0. [s5](#src-s5)

## Источники

1. [vLLM Semantic Router — d3: карточка и условия оценки, ревизия 2de0bdde](https://huggingface.co/vllm-sr/d3/blob/2de0bddea6210e674ada194e142343e5b95ea55c/README.md) — получено 2026-10-12
2. [Hugging Face — история коммитов d3](https://huggingface.co/api/models/vllm-sr/d3/commits/main) — получено 2026-10-12
3. [vLLM Semantic Router — d3-flash, ревизия 6838193a](https://huggingface.co/vllm-sr/d3-flash/blob/6838193a0185c0ecfecab937896059d2c3377d61/README.md) — получено 2026-10-12
4. [vLLM Semantic Router — d3-mini, ревизия 39bcdf9d](https://huggingface.co/vllm-sr/d3-mini/blob/39bcdf9d110d8fccb3617bcbf3c6a6cc6f076fb2/README.md) — получено 2026-10-12
5. [vLLM Semantic Router — d3-lite, ревизия ca41e954](https://huggingface.co/vllm-sr/d3-lite/blob/ca41e95415062cbd3b3b32360174bf9d0df37cb6/README.md) — получено 2026-10-12
6. [vLLM Semantic Router — d3-nano, ревизия 571f1cc4](https://huggingface.co/vllm-sr/d3-nano/blob/571f1cc45a1dad2d390a4a7473ada1d4fbaf1955/README.md) — получено 2026-10-12
7. [vLLM Semantic Router — d3-edge, ревизия c322a0dd](https://huggingface.co/vllm-sr/d3-edge/blob/c322a0ddf464a390565da47294c9095e8cb2f39d/README.md) — получено 2026-10-12
8. [vLLM Semantic Router — d3, манифест весов и лицензий](https://huggingface.co/vllm-sr/d3/blob/2de0bddea6210e674ada194e142343e5b95ea55c/MODEL_MANIFEST.json) — получено 2026-10-12
9. [vLLM Semantic Router — последний стабильный релиз v0.4.0](https://github.com/vllm-project/semantic-router/releases/tag/v0.4.0) — получено 2026-10-12