北京
一个摘苹果的小测试，成了 Decision 3.0 的秀场。测试者给出的评价很直接：它是这场测试里的最佳表现者。更关键的是，它真的会玩——自己读场景、自己挑动作、把苹果收走，全程没有寻路控制器帮忙。
输入侧给的东西并不复杂：一张周围环境的截图、游戏状态数据，再加上对上一次动作的简短记忆。输出侧则是它自己决定的下一步动作。没有预设路线，没有外挂式的导航模块，决策这件事被交回给了模型本身。
它到底强在哪
传统做法里，让角色在游戏里动起来，通常要配一套寻路控制器：先算路径，再执行移动。Decision 3.0 在这个测试里跳过了这一层。它看画面、看数据、看记忆，然后直接给出动作。
这意味着它处理的不只是"往哪走"，而是"现在该做什么"。截图提供空间信息，状态数据提供当前处境，短期记忆补上刚刚发生过什么——三样东西合起来，构成一次决策的全部依据。
测试者的原话是"hype is real"，热度不是空穴来风。这句话的分量在于，它来自一个具体跑过测试的人，而不是发布方的宣传口径。
开放 SOTA 的分量
把"开放"和"SOTA"放在一起，是这次发布最值得留意的地方。SOTA 意味着在对应任务上处于领先位置，开放则意味着这套能力不是锁在某个闭源接口后面的。
对做应用的人来说，这两点叠加起来的意义很实际：一个能读场景、能自己决策的模型，如果可以直接拿来用，很多原本需要自己搭控制逻辑的场景，就有了另一种实现路径。
摘苹果只是个测试场景，但它验证的事情不小——模型可以只靠截图、状态和短期记忆，完成从感知到动作的闭环。这个闭环一旦成立，能迁移到什么地方，取决于接下来有多少人愿意拿它去试。
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