给 AI 一封理赔邮件，让它只回答“通过、拒绝还是转人工”，并给出各选项的把握，而不是写一段长回复——这正是“决策模型”的用途。H2O.ai 发布的 H2O-Lightning-4B 只有 40 亿参数，采用 Apache-2.0 许可并开放权重，可供下载和本地部署。它通过单次前向计算直接返回选项及校准概率，省去逐字生成和再解析答案。
据一名 H2O.ai 员工发布的介绍，Lightning-4B 基于 Qwen3.5-4B 微调，在 JevBench 公开榜单取得 72.5 分，高于 Jev 1.13 的 71.5 分，暂列开放模型第一；使用 H100 时，每次决策约需 30 毫秒。这个结果值得注意，不只因为榜首易主，还因为更小、许可更宽松的模型也开始进入决策模型赛道。不过，速度和效果数字目前来自发布方自述，材料未披露更完整的训练与独立验证细节。