Flock.io 刚刚公布自研的“这那模型”（this-that-model-1.0）在 68 道决策题测试中取得了 94.1% 的准确率，这一成绩击破了当时 GPT‑5.6（92.6%）、DeepSeek V4.1 Flash（79.4%）、Kimi K3（77.9%）以及 Jev（76.5%）等主流模型的成绩单。该模型具备本地运行特性，单次前向计算即可直接返回决策结果与概率分布，实验数据显示在 RTX 5080 笔记本显卡上本地延迟约 30.9 毫秒，显著低于同类模型的平均水平。
该开源方案不仅让 FLock 智能体能够实现自主部署的决策能力，还大幅削减了对中心化云端 API 的依赖，为企业业务流程提供了更快速、高效的本地化决策支撑。作为联合国发展署（UNDP）的人工智能合作伙伴，Flock 已将去中心化人工智能与相关解决方案推广至包括马来西亚、多米尼加共和国等多个联合国成员国，助力全球范围内的自主决策体系建设与落地。
