H2O-Lightning-4B

H2O.ai 的 4B 决策模型，基于 Qwen3.5-4B。除文本外，从 v1.2 起还能对随记录一起传入的图像（照片、截图、扫描件、图表）提问，每个选项都返回概率。可以在未修改的 vLLM 0.30.0 上配一个标准库 shim 直接跑；每次决策一次前向、只输出一个 token，所以成本只算输入 token。官方称在 JevBench v1.6.1 开放权重榜的 Composite 上排第 1（72.5，高于 Jev 的 71.5），也领先所有开放的 12B / 26B / 31B 模型——4B 的体量主要靠校准与成本拿到这个名次。