Nace.AI 发布决策模型 Drex Max 并开源 V2/V1.5
Nace.AI 于 10 月下旬发布多模态决策模型 Drex Max，定位为驱动 computer use / 浏览器操作类 agent 的「能看屏幕的决策模型」，并同步在 Hugging Face 开源同家族的 Drex V2 与 V1.5。官方称 Drex Max 基于数百万决策样本重度蒸馏而成，自称在几乎所有公开基准上位列前三。
已确认
- @DotaMate 最早介绍 Drex Max 2.0 为 27B 参数、可本地部署的 SOTA 决策模型（此说与后续帖子中 Drex Max 走 API、V2/V1.5 开源的描述存在口径差异）
- @nischaytwt 系列帖披露：Drex Max 接受文本、图像、图表与视频帧输入，不生成文本，单次前向输出每个选项（是/否、多选、序数评分）的校准概率，适合路由、分类与策略选择
- 性能指标：单次决策延迟 100ms 以内（另一帖称 <200ms），262K token 上下文下 1 秒内出结果；定价 $0.06/百万输入 token；已上架 OpenRouter（nace-ai/drex-max）
- 基准成绩：Decision Index 67.59；视觉评测 Decision Index Vision(public) 总分 74.5（CV-Bench 86.3 等），对比 GPT-6 Luna Decisions 的 63.9
- 开源部分：Drex V2 为 35B MoE，Drex V1.5 为 9B，均支持本地/端侧部署
尚未确认
- 帖子均为发布方或转发口径，「几乎所有公开基准前三」及与 GPT-6 Luna 的对比成绩尚无独立第三方评测佐证
- m1 所述「27B 本地部署版 Drex Max 2.0」与后续 Max 走 API、V2/V1.5 开源的说法之间的关系未在材料中澄清
为什么重要
- 决策模型将 LLM 的生成式输出压缩为选项级校准概率，主打低延迟、低成本（$0.06/百万输入 token），是 agent 路由与 computer use 场景的一种差异化技术路线
- 开源的 9B/35B MoE 版本为本地与端侧部署提供了可行选择，API 与开源双轨策略覆盖不同使用门槛
2026-10-21 ~ 2026-10-23 · 6 条相关
一手来源
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