发布故意答错的决策模型Bev

2026年10月7日，r/LocalLLaMA 用户 ricyoung 发布基于 Qwen3.5-9B 微调的决策模型 Bev，专门故意挑选最差答案。据该报道，Bev 在 324 条留出决策上正确率仅 1.9%，平均置信度 96%；直接翻转标签训练两次均失败，改用 Bespoke 的 Nimble 适配器再教它翻转后，51 分钟训练使错误率达 97%。作者称可在浏览器中试用（huggingface.co/spaces/richardyoung/ask-bev），或本地运行 ollama run richardyoung/bev；概率需使用 decision 端点或该 Space。模型提供三个 GGUF 量化版本，Apache-2.0 许可，在单张 4090 上训练 3 小时 38 分钟，包括失败运行在内的全部内容都在仓库中。以上为发布者自述，尚无独立验证。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。