“决策”成本在短短几个月内下降了10倍
摘要
Perplexity 以 Apache 2.0 协议发布了 pplx-decider-v1.2 和 pplx-decider-flash-v1.2,声称在 Artificial Analysis 决策指数上,其成本比 GPT 6 Luna(低推理模式)低10倍,而决策质量相同。新版本还比 Jev 便宜2.5倍。
相似文章
pplx-decider-v1.1-27b(Hugging Face 仓库)
Perplexity AI 发布 pplx-decider-v1.1-27b,这是 pplx-decider-v1-27b 的更新版本,通过移除因果掩码并使用更多数据训练,将 Decision Index 分数从 56.4 提升到 61.56,超越 Jev 3.5 分以上。
每美元智能是新的扩展定律:一个小型推理模型在Arc-AGI 1上突破现有成本-精度帕累托前沿
Chart Pathway的BDH-CQ,一个150M参数的推理模型,在ARC-AGI-1上达到了29.5%的准确率,每任务成本远低于像GPT-5.6 Luna这样的大型模型,展示了成本-精度权衡的改进。
Decisions API 现已开启公测(1 分钟阅读)
OpenAI 发布 Decisions API 公测版,宣称决策速度比 GPT-6 Luna 通过 Responses API 快最多 10 倍,支持文本与图像输入以及 predicates、choices、scores 三种输出,定价为每 100 万输入 token 0.10 美元且无缓存与输出 token 费用。
Perplexity Decider 27B:基于 Qwen3-27B 微调的开源权重决策模型
Perplexity 发布了 pplx-decider-v1-27b,这是一款基于 Qwen3-27B 微调的开源权重决策模型,在 11 项基准测试中综合得分 85.71%,在 RAGTruth(88.80%)、FinancialPhraseBank(84.18%)和 TabFact(90.60%)等任务上表现尤为突出。该模型可通过 Hugging Face 和 Perplexity API 本地运行,用于结构化选择以及是/否概率预测。
@reach_vb: luna-maxxing,成本降低80%!
ARC Prize在价格下调80%后重新测试了OpenAI的GPT-5.6 Luna在ARC-AGI上的表现,确认其在每项任务成本大幅降低的情况下性能相似。