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开放权重

OpenThai-SystemOne

一个只做决策、不写文字的开源泰语与英语模型：一次前向计算给出每个选项的校准概率。

  • 参数量8亿
  • 许可Apache 2.0
  • System One 基准74.3macro
  • 输出词元0

下载权重调用托管 API

2026 年 9 月 20 日开放权重，2026 年 9 月 22 日起为 0.3 版。托管 API 预览期免费：每个 key 每分钟 100 次请求、每天 1,000 次决策。

能做什么​

  • 回答结构化问题从最多 255 个命名选项中选一个，在 2 到 10 级的量表上给出等级，或回答是与否。一次请求可包含多个问题。
  • 给出可信的置信度每个答案都带有校准后的概率：60 类泰语意图的校准误差为 0.043，泰语新闻主题为 0.004，因此不确定的答案可以交给人工处理。
  • 毫秒级决策单张 H100 上三个问题 40 至 70 毫秒，MacBook M3 Max 上 154 毫秒，无需生成输出词元。
  • 理解泰语和英语60 类泰语意图准确率 90.0%，泰语新闻主题准确率 98.1%，两者均未用于训练。

试用​

OpenThai-SystemOne 在线体验
一次请求，每个问题都返回概率。不生成任何文本。
免费预览
类型：choice（最多 255 个选项）、score（2 到 10 个有序等级）、noul（是/否）。

登录以使用你的 API 密钥 或 注册账号

0.3 版。0.8B 模型不会输出未提供的选项，但仍可能选错。请将低置信度的答案交给更大的模型或人工处理。

实测​

在 Bespoke Labs 公开的 13 子集 System One 基准上零样本测试，使用相同的子集、划分、指令和采样器；另外两个模型的数字为 2026 年 9 月 18 日公布的结果，0.3 版使用随模型发布的评测脚本测得。泰语测试集未用于训练。各子集结果和校准表见模型卡。

模型13 个子集 macro 平均
OpenThai-SystemOne 0.8B74.3
Bespoke-Nimble-9B74.8
Jev 1.13.076.0

在 13 个子集中的 8 个领先 9B 模型；在 PubMedQA、VitaminC 和两个摘要评分任务上落后。

运行​

使用 iApp API key 调用：注册，然后进入 API Keys，点击 Create New API Key。预览期免费，每个 key 每分钟 100 次请求、每天 1,000 次决策；按决策计价的价格将另行公布。完整参考：OpenThai-SystemOne API。

import requests

r = requests.post(
    "https://api.iapp.co.th/v3/store/openthai/systemone",
    headers={"apikey": "YOUR_IAPP_API_KEY"},
    json={
        "state": {"ticket": "โดนหักเงินซ้ำสองครั้งเมื่อวานนี้ ขอเงินคืนด่วนนะครับ"},
        "questions": {
            "department": {"type": "choice", "instructions": "ทีมใดควรรับผิดชอบ",
                           "criteria": {"billing": "การเงิน/คืนเงิน", "technical": "ระบบใช้งานไม่ได้",
                                        "sales": "สอบถามสินค้าและราคา"}},
            "refund": {"type": "noul", "instructions": "ลูกค้าขอเงินคืนอย่างชัดเจนหรือไม่"},
        },
    },
)
answers = r.json()["answers"]
print(answers["department"]["choice"], answers["department"]["confidence"], answers["refund"]["noul"])

如何读取答案​

字段含义
choice概率最高的选项；probabilities 在您给出的选项上总和为 1。
score按概率加权的等级，可为小数。
noul回答为"是"的概率。
confidence1 减去归一化熵；数值低时交给更大的模型或人工处理。

限制​

  • 0.3 版：0.8B 模型，仅支持文本，不是推理模型。
  • 只会回答您给出的选项，但仍可能选错；置信度低的答案应转交处理。
  • 最弱的是两个 5 级评分任务（摘要相关性 21.7、有用性 41.6）、PubMedQA（64.0）、泰语社交媒体情感（Wisesight 51.6）和 77 类英语意图（banking77 45.4）。正式泰语的礼貌判断是已知缺口，计划在 0.4 版改进。
  • 每个 choice 问题最多 255 个选项，每个 score 问题 2 到 10 个等级，每次请求最多 64K 词元。

工作原理和版本历史见发布文章；实时玩游戏的演示在 GitHub 上。

许可​

Apache 2.0。基于 Qwen3.5-0.8B 的文本塔构建，在约 50 亿泰语词元上继续预训练，并将语言模型头替换为 256 路决策头。训练数据、脚本和配置见 GitHub 仓库。

由 iApp Technology 与 OpenThai 社区共同构建。训练、评测和服务运行在 Siam AI Corporation 提供的 NVIDIA H100 GPU 上。

Siam AI Corporation