英伟达开源数据引擎 Flora，据其估算，标注 1 小时机器人视频成本约 0.72 美元，而用 GPT-6 Astra 约需 88.5 美元。Flora 由三个微调的 Qwen3.5 模型组成：9B 模型切分动作片段，27B 模型结合上下文描述动作，另一个 27B 模型 Flora-Rewarder 负责打分。在 50 个视频的测试中，Flora 的标注质量略高于 GPT-6 Astra（57.1% 对 53.7%）。该系统已在 GR00T 模型训练中使用，每天在 512 块 GB300 GPU 上标注最多 20 …
推荐理由做机器人数据标注的团队可以直接在 Hugging Face 下载三个 Qwen3.5 微调模型
微软推出 Microsoft-Decision-1，一个快速决策评分模型，基于 Qwen3.5-9B 训练。微软表示将很快把该模型迁移到 MAI、OpenAI 及其他模型之上。原文指出，决策模型正迅速成为 AI 领域一个重要新类别，与用于生成文本的 LLM 不同。原文信息有限，未披露模型参数、定价和开放方式。
推荐理由决策模型是新品类，微软选 Qwen3.5-9B 做底座，可留意后续是否开源
AWS 发布开源决策模型 Strands Decider 2B，基于 Qwen3.5-2B 构建，不生成文本而是输出校准后的选项和置信度分数，可本地运行。该模型由 AWS 杰出工程师 Marc Brooker 在看到 TypeSafe 的 Jev 后自行开发，曾在同尺寸 Jevbench 排名登顶，随后由 Strands Labs 整理发布。发布与 OpenAI 推出同类产品同周。Brooker 称客户 Agent 工作流并非时刻需要完整 LLM 的能力和成本，该模型可提供更低延迟、更低成本的决策步骤。
推荐理由2B 参数可本地跑，给 Agent 工作流做下一步决策，比调完整 LLM 更便宜更快