Ammu 1.0量化离题守栏模型发布

kalyan_kpl发布量化版Ammu 1.0 Off-On Topic Guardrail模型系列，以1700万参数模型在查询进入主LLM前判断用户请求是否偏离system prompt定义的主题，从而避免不必要的LLM调用。发布方称，其离题分类表现比GPT-6-luna高10个百分点。 该模型面向已配置主题边界的大语言模型应用，作用是预先拦截离题请求，而非替代主模型；其量化版本的实际准确率、适用范围及基准测试条件需以完整评测为准。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。