介紹了緊湊型的NanoJev模型，用于控制遊戲代理程式

開發人員推出了 NanoJev — 一種專門的語言模型，具有 0.6 億個參數，用於在遊戲環境中做出決策。新模型的架構基於 Qwen3，並針對 Maze、Snake 和 ViZDoom 進行優化。

在測試過程中，模型表現出優於原始 Jev 和基礎模型 Qwen 的表現，且無需額外調整。訓練過程中主要關注提高在計算資源有限的情況下做出決策的準確性，使系統可以在低記憶體設備上運行。

NanoJev 的技術特點包括使用專門的權重，適應遊戲機制的特點。模型在導航和角色控制任務中表現出穩定的結果，這些任務需要快速處理實時輸入數據。模型的原始碼和權重已經可以在 Hugging Face 平台的存儲庫中下載。

NanoJev 的發布擴大了創建輕量級 AI代理的可能性，這些代理可以在不依賴雲端計算資源的情況下在遊戲模擬中運行。使用 Qwen3 架構作為基礎，保證了模型在緊湊性和上下文質量之間的平衡，這對於動態環境中的自治控制系統至關重要。