Nimble
定位轻量、快速响应的本地大模型，设计重点在于低延迟和快速推理，适合对响应速度敏感的场景，可通过Ollama平台调用
时间轴 (近 90 天)
Jeff模型是Bespoke Labs自研的决策专用模型系列，参数量从0.8B到1.4B，Nimble系列基于Qwen底座微调
在Bespoke Labs的流出级评测上，Nimble达到90.12，而其基座模型Qwen 3.5 9B只有66.36
使用决策模型需升级到0.3.5或更高版本、拉取Nimble模型、向/decision端点发POST请求；本地请求不需要API Key
决策模型中每个问题都是独立打分的，答案不会传给后续问题；请求体限制在64KB以内，Nimble上下文为8192 token
Nimble、tev1、clef、clef-flash 等 Decision 类模型开始在 MLX 上提供支持
Nimble是Ollama官方示例中的一个决策模型，可通过命令 ollama pull nimble 拉取
Nimble官方列举的三类典型应用场景为工单分流、模型路由和内容审核
官方演示让Nimble通过/v1/systemone API实时玩「Ollama racer」赛车游戏并持续做出操控决策
关于Nimble的具体参数规模、准确率表现以及/v1/systemone的完整API规范尚未有详尽文档披露
Ollama 平台新增三款模型：Nimble、Tev1 4b 和 Tev1 0.8b
还有 7 条时间轴事件
全部知识事实 (16)
Jeff模型是Bespoke Labs自研的决策专用模型系列，参数量从0.8B到1.4B，Nimble系列基于Qwen底座微调
50%待验证在Bespoke Labs的流出级评测上，Nimble达到90.12，而其基座模型Qwen 3.5 9B只有66.36
50%待验证使用决策模型需升级到0.3.5或更高版本、拉取Nimble模型、向/decision端点发POST请求；本地请求不需要API Key
50%待验证决策模型中每个问题都是独立打分的，答案不会传给后续问题；请求体限制在64KB以内，Nimble上下文为8192 token
50%待验证Nimble、tev1、clef、clef-flash 等 Decision 类模型开始在 MLX 上提供支持
50%待验证Nimble官方列举的三类典型应用场景为工单分流、模型路由和内容审核
50%待验证Nimble是Ollama官方示例中的一个决策模型，可通过命令 ollama pull nimble 拉取
50%待验证关于Nimble的具体参数规模、准确率表现以及/v1/systemone的完整API规范尚未有详尽文档披露
50%待验证Nimble 的具体参数规模尚未披露
50%待验证Nimble 定位为轻量、快速响应的模型
50%待验证这三款模型的训练数据、基准测试表现、许可协议等细节尚未在公告中披露
50%待验证Nimble（Nimbleway）在网络数据采集领域已有积累
50%待验证Web Search Agents的接入方式是将文档链接https://docs.nimbleway.com/agent-onboarding.md交给AI即可上手
50%待验证官方演示让Nimble通过/v1/systemone API实时玩「Ollama racer」赛车游戏并持续做出操控决策
50%待验证Ollama 平台新增三款模型：Nimble、Tev1 4b 和 Tev1 0.8b
50%待验证Nimble在Product Hunt上发布了Web Search Agents（网络搜索智能体）产品
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