Bespoke Labs 推出 Nimble 模型，進行結構化的文本分析

Bespoke Labs 公司發佈了 Nimble ，一種開源的語言模型，旨在根據文本數據進行類型化決策。系統使用預定義的問題方案來分析輸入信息並形成結構化的答案。

開發的基礎是 Qwen3.5-9B 架構，它是在 2,676 個精心挑選的示例上進行了微調。使用專門的數據集使模型在執行需要嚴格遵守格式和邏輯順序的任務時超越了基本版本的準確性。

工具面向需要從文本中提取數據或根據嚴格的業務規則進行文本分類的場景。模型可以與用戶定義的方案合作，使其可以集成到文檔處理管道中，在這些管道中，輸出的可預測性和遵守指定的數據類型至關重要。

版本在 GitHub 存儲庫中以開源許可證發佈。開發人員指出，Nimble 優化了任務，在這些任務中，通用 LLM 通常在格式化或與複雜決策方案一起工作時偏離指定的指令時會出現錯誤。