长跑型 AI 上线：Jan 团队推出 Jan-v2-VL-Max，专注多步任务稳健执行

开源 AI 项目 Jan 团队近日发布全新的多模态大模型 Jan-v2-VL-Max。这款拥有 30B 参数的模型并不追求全面覆盖，而是精准聚焦在“长周期任务持续执行”这一关键需求，旨在解决 AI 在复杂自动化流程中容易“断线”的问题。

该模型以 Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking 为技术基础。为了提升在多步操作中的稳定表现，Jan 团队引入了 LoRA-based RLVR 技术。其核心优势在于减少多步执行过程中的误差累积，从而显著降低 AI 在长任务中常见的“幻觉”现象。

在实际评测中，Jan-v2-VL-Max 在专门衡量执行稳定性的“幻象递减回报”基准测试上，成绩甚至超过了 Gemini2.5Pro 和 DeepSeek R1 等知名模型。这意味着它在 Agent 自动化、UI 界面控制以及其他需要高度逻辑连贯的任务中，更具可靠性。

目前，开发者和 AI 爱好者可通过网页端直接体验，或使用 vLLM 在本地进行私有部署。作为一款主打离线运行、重视隐私的Jan生态成员，新模型的加入无疑为追求本地化 AI 自动化的用户提供了更强的工具选择。

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