NaceAI 开源 Drex 决策模型，单次前向输出校准概率分布
nischay_twt · x · 2026-11-06
NaceAI 发布 50 页技术报告《Towards Foundation Decision Models: Drex》，并全部开源权重。
模型家族：四个规模——8B（DLM）、9B（v1.5）、35B-A3B（v2.0）、27B（Max）。单次前向传播即返回用户自定义选项上的校准概率分布，无需自回归解码；输入为状态（文档/记录/agent 上下文，可含图像）加选择、是非判断或有序评分类问题。
训练方法：SFT + 自研 RLAF（reinforcement learning from adjusted feedback），将验证结果与推理裁判结合并施加 KL 约束；消融显示 RLAF 提升准确率，一致性损失把选项顺序翻转率从 6.3% 降至 4.2%。v1.5 训练数据约 115 万条验证决策记录，覆盖 11 个领域。
成绩：Drex Max 在 Decision Index 0.4.1 上以 67.52 创决策模型 SOTA（前纪录 Jev 1.14.0 的 60.70），私测保持 66.60；在 Artificial Analysis 独立榜单上居决策模型第二，也是 OpenRouter 上使用最广的决策模型之一。权重与推理代码：github.com/nace-ai/drex-decision-models。
所属事件:Nace.AI 开源决策模型 Drex，免自回归直接输出选项概率(2 条相关)→
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