新型 SOTA 27B 本地决策模型：Drex Max 2.0

# 推出 Drex Max——面向计算机使用的多模态决策模型 来源：https://www.nace.ai/blog/introducing-drex-max Drex Max 在 Google Flights 上查找从纽约到旧金山的最便宜直飞往返机票。每一次点击都是一次决策。 计算机使用代理的大部分时间都花在微小的决策上。该点哪个按钮。该填哪个字段。该打开哪个搜索结果。页面是否已加载完毕。一项任务可能包含三十个这样的决策，而目前每一个通常都意味着把一张截图发送给大型前沿模型，然后等待几秒钟才能得到回答。 今天，我们正式发布 **Drex Max**。它是我们的最强决策模型，也是第一个具备视觉能力的模型。你向它输入一张截图、一段录屏、一份扫描文档、一张图表或照片，再加上一组以文本形式提出的问题，经过一次前向推理，它就会为你提供的每个选项返回一个概率。Drex Max 专为嵌入这个循环而设计，能够在毫秒级时间内完成每一次微小决策，而成本只是前沿模型的一小部分。 ## 基准测试 ### 决策模型基准 延迟指调用方视角下每次决策的 API 中位耗时，包含网络时间；~ 表示约为该数值。 ### Decision Index Vision（公开） ## 快速且廉价，足以支撑每一步 生成式模型每写出一个 token 都要付费。Drex Max 不生成任何内容，因此无论对多少个选项打分，每次决策都只需对输入进行一次推理。这让它便宜到可以用于每个任务的每一步。 Drex Max 对着实时摄像头命名被举起的物体，每秒六次调用。 本文中的演示视频展示了这些决策积累起来的效果：一个能够预订机票或监控实时摄像头的代理，全程由 Drex Max 完成每一个决策。 ## 定价与可用性 Drex Max 已在 Nace API 上线，输入 token 价格为每百万 token $0.06，上下文窗口为 262K token。前往 console.nace.ai (https://console.nace.ai/?utm_campaign=drex-max-launch&utm_content=post&utm_medium=website&utm_source=nace.ai) 注册即可获得 $25 免费额度，在你自己的屏幕上试用。