Jev 开源决策类模型正在快速走出实验室，这类开源模型已经超过一百个，从 0.4B 的小模型到 35B 的 MoE，决策专用、视觉决策、多模态，品类齐全。对这类模型能在 NPU 上，「跑得对」和「跑得通」，也是我们办赛目标。
所以昇腾联合 AtomGit 社区决定办一场 JEV 决策模型适配、调优赛，旨在缩短从“开源模型”到“昇腾 NPU 高效运行”的路径。参赛者可自由从100+ 模型池认领模型，完成从 「在昇腾 NPU 上无错运行」 到 「超越基线性能」 的完整全流程打通，诚邀开发者共建 Jev 模型开源生态。
赛事链接：https://competition.gitcode.com/competition/2119684851993116674/intro
两条赛道，两件不同的事
跑通，和跑快，是两件事。我们把它们拆成了两条独立的赛道。
赛道一：模型部署适配——让它跑起来，结果还得对。 🚀
选一个模型，用 vLLM-Ascend 完成部署，跑通完整决策路径，精度达标就算过。先证明它能跑，再谈它能跑多快。
为什么先卡精度？因为决策模型的输出不是一句聊天，而是一个具体的决定。同一个状态，差一个 token，可能就是两个相反的动作。所以这一关，先求对，再求快。
适配池里是 100+ 个已开源的 JEV 决策模型：
你可以自由认领其中一个，把它完整部署到昇腾 NPU 上，跑通完整决策路径。
赛道二：性能调优——在已经能跑的基础上，让它更快。 ⚡
基于主办方指定的 10 个模型，到手就是能跑的基线，你直接从调优开始。跟基线比，在保证精度达标的前提下，去提升吞吐、延迟等模型性能指标。十个模型赛题，各设第一名到第三名。
赛事时间安排 🧠
11 月 10 日，报名开启。
完成报名后，你可以提前做这三件事：
- 熟悉 vLLM-Ascend 的部署流程
- 提前下载目标模型权重
- 在 AtomGit 平台的 Model Agent 上验证 NPU 环境
报名期不消耗开发时间，提前做好准备工作能从容启动开发，他有可能决定最后的结果哦！
你能带走什么 🏆
两条赛道，一共 35 个获奖名额，奖品总价值 23 万元。
适配赛道：奖品合计价值 2 万元
调优赛道（本次重点）：奖品合计价值 21 万元
这次大赛到底在考什么 🧠
技术底座是三样：昇腾 NPU、vLLM-Ascend、昇腾 Model Agent。
vLLM-Ascend 是昇腾上的大模型推理栈，部署走它；昇腾的 Model Agent 帮你验证 NPU 环境，权重下载和跑通在这条线上闭环。
题目卡的能力带很清楚：推理部署的「无错」，和推理性能的「更快」。
这意味着你做的不是纸上谈兵——是把一个真实开源模型，从「跑不起来」推进到「跑得快」。这条经验，换个模型、换个业务，照样能复用。
结语
如果你身边有人对「模型调优、部署适配」比赛感兴趣，不妨把这个比赛转发给他。
不管是精通 vLLM 等推理框架的资深技术大佬，还是未接触过昇腾模型部署的小白，这场比赛都有适合的赛道。主办方备好了昇腾硬件环境与 Model Agent 模型工具，零门槛快速上手。
