AutoTrust AI lanserar öppen beslutmodell för själv-hostade AI-agenter
AutoTrust AI har släppt JEV-27B, en öppen källkodsmodell utformad för snabba och strukturerade beslut inom AI-agentarbetsflöden. Modellen körs inom kundens egen infrastruktur.
SINGAPORE – AutoTrust AI lanserade den 28 september 2026 JEV-27B, en öppen källkodsmodell avsedd att hantera frekventa, strukturerade beslut inom AI-agentarbetsflöden, samtidigt som den behåller den underliggande modellens fullständiga genererings- och resonemangsbana. JEV-27B kan svara på ja/nej-frågor, flervalsfrågor och betyg i skala 0–5 i en enda framåtriktad körning och returnerar en kalibrerad sannolikhet för varje alternativ.
Modellen körs på en enda NVIDIA B200 inom kundens egen infrastruktur och möjliggör både snabba System 1-beslut och avsiktlig System 2-generering från samma uppsättning vikter. Träningen av den 108,9 miljoner parameter stora beslutmodulen, som utgör cirka 0,4 % av hela modellen, tog ungefär 9,2 timmar på en NVIDIA B200.
"JEV-27B visar att denna förmåga kan köras på en enda GPU inom kundens egen infrastruktur, bredvid en resonemangsmodell. För företag som inte kan skicka varje beslut till en tredjeparts API, förändrar detta både kostnad och risk", sade Daniel Tang, AutoTrust AI:s VD och medgrundare. Den nya modellen utvärderades på flera offentliga benchmark-grupper med starka resultat.
AutoTrust AI mätte en medianbeslutslatens på 137 millisekunder och en ihållande genomströmning på cirka 130 beslut per sekund på en enda B200. Detta representerar en betydande hastighetsförbättring jämfört med externa API-tjänster, där mätningar visar längre latens och lägre genomströmning.