Perplexity 开源决策模型 Decider v1.3，新增 locate 抽取
11 月 13 日，Perplexity 团队成员 Antoine Chaffin 官宣开源权重决策模型 pplx-decider-v1.3 与更小更便宜的 pplx-decider-flash-v1.3，CEO Arav Srinivas 同步转发。与生成文本的聊天模型不同，Decider 读取文本、JSON 或图像输入，不生成内容，而是在单次请求中直接返回带类型和概率的结构化答案（如是/否判断），定位为「决策」类模型。
已确认
- v1.3 新增 locate 功能，可按类型或自然语言指令从文本中抽取指定片段（span 定位），可用于 PII 识别等场景。据 CEO Arav Srinivas 的发布信息，模型在 63 项生产分类任务上准确率较此前版本提升 6.54 分，并带来性能与鲁棒性提升。
- 模型已在三个渠道上线：OpenRouter（11 月 19 日前完全免费，可同时处理 Decisions 和 Extractions 请求）、Hugging Face（Apache 协议开放权重）、Perplexity 官方 Decisions API。官方同步发布了详细博客文章。
- CEO Arav Srinivas 补充了模型规模：pplx-decider-v1.3 为 26B，Flash 版本为 5B，权重已上传 Hugging Face 可自行下载部署，Flash 版本甚至可以本地运行。
- 据第三方用户 Balance 的补充信息，pplx-decider-v1.3 基于 Qwen3.8-27B，BF16 精度下约 49 GiB，Flash 版为 4B 规模（此细节来自社区帖，非官方口径）。
- Perplexity 工程师 denisyarats 展示了一个内部安全用例：Decider 模型一天内跨 7000 个 agent 会话读取 10 亿 tokens，发现智能体安全规则缺陷并产出 14 项修复。CEO Arav Srinivas 也宣称这类「Decision Models」是 agentic 安全的未来，能以更低成本处理数十亿 token 的遥测数据、发现并辅助修补安全问题。
为什么重要
- Decider 代表了与聊天模型不同的产品思路：不生成文本、直接输出概率答案，适合需要确定性判断与抽取的场景。
- 官方展示的 agent 安全审计用例（一天 10 亿 token、7000 个会话、14 项修复）给出了这类模型在 agentic 安全方向的实际落地参考，也是 Perplexity 主推的卖点。
- 以 Apache 协议开源权重（26B 主模型 + 5B Flash），加上 OpenRouter 限时免费一周，显著降低了开发者的试用与集成门槛；Flash 版本的小尺寸让本地部署成为可能。
- 发布即附带生产任务上的量化提升数据（63 项任务 +6.54 分），说明该模型已在真实业务中迭代，而非纯研究原型。
2026-11-13 ~ 2026-11-13 · 14 条相关
一手来源
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另有 4 条近重复转述:AravSrinivas · AravSrinivas · antoine_chaffin · inductionheads