Singularity Compute 免费模型 Super Decider 登顶 JevBench 排行榜

Singularity Compute 发布的免费 AI 模型 Super Decider，成功登顶衡量人工智能决策能力的公开基准测试 JevBench，综合得分达 78.5，超越榜单中其余 279 个系统，成为当前表现**的决策型模型。这一成果由 $FET 背后的 ASI Alliance 团队**推动。目前，只要算力资源允许，用户可通过 ASI:Cloud（@CUDOS_）平台免费调用该模型。

为何 Super Decider 引发关注？

区别于传统生成式文本模型，Super Decider 专为“选择性判断”设计。根据 Singularity Compute 在 LinkedIn 上披露的信息，该模型不仅能输出选项、是/否答案或评分，还会附带经过校准的概率值，明确标注其对每项结果的置信程度。这使其特别适合用于自动化系统和智能代理的日常任务决策，显著提升可信度与可控性。

JevBench 测评结果深度解析

根据 JevBench 发布的**排行榜，Super Decider 在 280 个参评系统中排名**，综合得分为 78.5。其单次决策成本仅为 0.016 美元，被标记为开放权重模型。评估维度包括智能水平、校准性、响应速度与经济成本。其中，“校准性”是关键指标，反映模型声称的准确率与其实际表现的一致性。

同一榜单还列出了其进阶版本 “Super Decider (thinking)”，得分为 74.5，但单位成本上升至 0.028 美元。官方数据显示，标准版中间延迟为 0.25 秒，每千次决策仅需 0.016 美元，展现出极佳的性价比。

背后支撑：ASI Alliance 与 ASI:Cloud 平台

该模型由 ASI Alliance 联盟主导分发，依托其构建的去**化计算平台 ASI:Cloud。其中，SingularityNET 提供推理框架与模型目录，而 CUDOS 负责提供覆盖全球 13 个区域的分布式云基础设施。平台已于 2025 年 9 月进入测试阶段。

ASI Alliance 是一个聚焦去**化通用人工智能（AGI）的开源组织，成立于 2024 年 4 月，成员包括 SingularityNET、Fetch.ai 与 CUDOS。据其治理页面说明，所有运营活动均通过 $FET **进行协调与激励。

评测结果的局限性提醒

JevBench 由独立开发者维护，基于 Benchmark Heaven 项目运行。其排名结果仅反映特定测试方法与数据集下的表现，**名并不意味着在所有应用场景中都具备**优势。用户应结合自身需求评估模型适用性。