开源AI领域迎来新突破，Jan团队打造的Jan-v2-VL-Max多模态大模型正式亮相。这款拥有300亿参数的模型并未走“全能路线”，而是聚焦于解决AI在复杂任务中的关键痛点——长周期执行时的连贯性缺失问题。通过针对性优化，模型有效提升了AI在自动化流程中的稳定性，为需要持续推理的场景提供了可靠支撑。
技术层面，该模型以Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking为基础架构，创新性地融入LoRA-based RLVR技术。这项技术通过动态调整多步操作中的参数权重，显著降低了误差在长序列任务中的累积效应。实验数据显示，模型在处理需要数十步推理的复杂任务时，输出结果的逻辑断裂率较传统方法下降了47%，有效抑制了AI常见的“幻觉”现象。
在性能验证环节，Jan-v2-VL-Max在“幻象递减回报”专项测试中表现突出。该测试通过模拟持续12小时以上的自动化任务，重点考察模型在长时间运行中的稳定性。结果显示，其得分较Gemini2.5Pro和DeepSeek R1等主流模型高出19%，特别是在UI界面交互、多工具协同等需要严格逻辑控制的场景中，展现出更强的抗干扰能力。
对于开发者群体，Jan团队提供了灵活的使用方案。用户既可通过网页端直接调用模型服务，也能借助vLLM框架在本地设备部署私有化版本。作为Jan生态体系的重要成员，该模型特别强化了离线运行能力，所有数据处理均在本地完成，无需上传云端，这为对数据隐私敏感的用户提供了理想选择。
目前，模型已开放FP8量化版本下载，地址为：https://huggingface.co/janhq/Jan-v2-VL-max-FP8。该版本在保持92%原始性能的同时，将硬件需求降低至单张消费级显卡即可运行，进一步降低了技术落地门槛。随着更多开发者参与测试，这款专注长周期任务优化的模型有望在工业自动化、智能客服等领域催生新的应用场景。
