أطلق فريق vLLM Semantic Router عائلة Decision 3.0، وهي نماذج قرار متعددة الوسائط تقرأ النصوص وبيانات JSON والصور، ثم تجيب عن أسئلة محددة النوع بإعطاء احتمال لكل إجابة بدل توليد نص، بحسب موقع MarkTechPost. وتتيح هذه الطريقة للمطورين تصنيف الطلبات وتوجيهها وتصفيتها دون الحاجة إلى تحليل مخرجات نصية.

وتضم العائلة خمسة أحجام، أصغرها d3-lite بنحو 0.85 مليار معامل وأكبرها d3 بنحو 26.09 مليار معامل، وجميعها متاحة برخصة Apache-2.0 على Hugging Face. وبُني النموذج الأكبر على Qwen3.8-27B، بينما تعتمد النماذج الأصغر على نقاط Qwen3.5، ويضم كل منها مشفرًا للصور. وتدعم النماذج ثلاثة أنواع من الأسئلة: الاختيار بين بدائل، ونعم أو لا، والتقييم على مقياس.

وفي تقييمات أجراها الفريق نفسه على مؤشر Jev Decision Index 0.3.1، سجل d3 نتيجة 64.1 في النصوص متقدمًا على Perplexity Decider v1.1 الذي سجل 62.8، ونتيجة 71.6 في الرؤية مقابل 70.6. كما تفوق d3-flash بنتيجة 59.0 على نموذج 27B من الجيل السابق الذي سجل 55.9. وبلغ وسيط زمن الاستجابة النصية لأكبر النماذج 84 ملي ثانية على معالج AMD Instinct MI325X واحد.

ونبه الموقع إلى أن النتائج مصدرها تقييم داخلي، وأن طول السياق لم يُكشف، ولا توجد نسخ مضغوطة رسمية، كما لا تتوفر واجهة برمجية مستضافة، إذ يجري تشغيل النماذج ذاتيًا.