将大语言模型用于结构化判定任务时，生成式输出会带来额外的解析成本。本文依据 Unsloth 官方文档与基准数据，梳理决策模型的机制要点：模型不生成文本，而是通过附加的决策头（decision head）读取各问题与选项位置上的表示，直接给出选项概率分布，单次前向即可回答多个问题。文中同时整理官方基准在准确率、显存占用与训练时长上的结果，概率校准（calibration）与模型持久化的接口，推理、评测与部署环节的工程约束，并说明该方案的适用范围与 GPU 依赖等限制。

本文考察以决策式模型替代生成式输出的重排序（rerank）思路，并在 TREC Deep Learning Track 2019 与 2020 段落数据上开展本地评测：一条路线使用 Qwen3.5-4B，以期望等级打分并经控制标签读取选项概率；另一条使用 Laya 的决策头。Qwen 在两套数据上均优于原始排序，而 Laya 各配置的改善有限；思维链与成对复核带来的边际收益很小，三问评分存在明显的概率单调性违例，批处理虽提升吞吐却伴随数值不一致。所有结果均为单次测量，结论仅适用于文中描述的实验条件。