Perplexity 开源决策模型 pplx-decider v1.2：27B/4B 双尺寸，最快提速 5 倍
Perplexity 团队成员 antoinechaffin 发布新一代开源权重多模态决策模型 pplx-decider-v1.2（27B）与 pplx-decider-flash-v1.2（4B），文本与视觉任务成绩均改善，推理最快提速 5 倍。模型以 Apache 许可上架 Hugging Face，可通过 Perplexity API 调用并上线 OpenRouter，flash 模型价格进一步下调。发布因透明披露成绩、弱项与训练数据细节，以及蒸馏小模型的强势表现而值得关注。
已确认
- 发布两个尺寸：pplx-decider-v1.2（27B）与 pplx-decider-flash-v1.2（4B），均为开源权重、多模态决策模型，大幅增加训练算力与数据规模。与传统 LLM 生成文本不同，Decider 读取文本、JSON 或图片输入，单次请求返回带概率的类型化输出。
- 27B 公开分 67.7、同技能 64.0、Full 65.5，以 144ms 中位延迟排 Decision Index 第 3，落后最新登顶的 StarLux-4B；部分新域分数反低于上代。
- 4B 版与 27B 共享全部设计决策（包括 attention schema 和训练配方），唯一区别是从 27B 大模型的信号中蒸馏学习，在 4B 尺寸上表现极强，登 4B 档榜首。
- Perplexity CEO Arav Srinivas 亦宣布此次开源，称 4B 版每百万 token 仅 1 美分；OpenRouter 上线信息显示两版本每百万 token 低至 2 美分。
- 模型采用 Apache 许可在 Hugging Face 公开；Perplexity API 同步调用，flash 模型价格进一步下调。作者回应了公开/私有基准差距问题，说明私有集与公开集的差异。
- 关于回归问题：作者坦承数百项评测中仍发现少量不严重的回归，邀请用户报告坏结果，并用 model souping 缓解；溯源显示回归并非来自 Decision Index 数据，另查明两个成因。
- 关于训练数据：作者发现 DI 榜竞争对手在用基准训练集刷分，此次选择跟进纳入 DI 训练 split 以公平对比；细则为仅用官方训练 split、绝不碰测试数据、对所有训练集针对每个测试集严格去重，这些数据只出现在一个特定训练阶段，占该阶段 16.6%。
- 新推理思路：团队未走逐问缓存路线，而是把同一状态的多个问题打包进一次前向传播做完全双向编码——所有问题共享一条序列、各带一个 readout 标记，状态在多问题间共享相当于缓存；单问题场景等价于 v1.1，借助 Qwen 架构可处理很长的多问题输入。作者同时指出该方案省算力但稳定性存在隐患。
为什么重要
- 开源权重加 Apache 许可降低了决策模型的使用门槛，蒸馏路线证明了小尺寸模型的潜力；多问题打包单次前向提供了缓存之外的新思路。
- 作者主动公布实际排名与弱项（新域分数回落、位列第 3 而非榜首），坦承回归并披露数据纳入比例，还点出排行榜上普遍存在的基准训练集刷分现象，信息披露相对透明，也为行业基准可信度问题提供了案例。
2026-10-17 ~ 2026-10-17 · 13 条相关
一手来源
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