Nace AI 开源 Drex 决策模型：35B 内达 SOTA，延迟仅 183ms
m4rkGS · reddit · 2026-11-07
Nace AI 发布 50 页技术报告《Towards Foundation Decision Models: Drex》，称是首个系统定义并公开「决策模型」训练方法的报告。决策模型是非自回归的判别式推理：给定 state（文档/记录/agent 上下文）与问题，直接输出选项的概率分布，目标是低延迟、低成本、输出稳定。
模型：四个开源模型——Drex DLM（8B）、v1.5（9B）、v2.0（35B/3B 激活 MoE）、Drex Max（27B），含 Dense Transformer、Diffusion LM、MoE 等架构，支持双向/稀疏注意力与指针决策头。
训练：约 115 万条已验证决策记录全参 SFT 为主，辅以选项顺序一致性训练、RLAF（基于验证结果与 judge 反馈的强化学习）与置信度校准。消融显示大部分提升来自 SFT，RLAF 增益较小但改善校准。
成绩：Max 在 Decision Index 0.4.1 上创决策模型新 SOTA（67.52，对比 60.70）；128K 上下文延迟 <100ms（典型请求 183ms vs GPT-6 Sol 2.0s、Claude Opus 5.5 3.5s）；v2.0 校准 ECE 1.37%；选项乱序仅改变 4-6% 个案答案，总体准确率不变。
权重提供 safetensors 与 GGUF，支持 llama.cpp/Ollama 本地运行，适合 agent 路由、工具选择等场景。
所属事件:Nace AI 开源决策模型 Drex：单次前向直出选项概率(8 条相关)→
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