Perplexity 开源 Decider v1.3 判定模型:26B/5B 双尺寸,新增 span 抽取
Balance- · reddit · 2026-11-13
Perplexity 发布两款 Apache 2.0 开源权重的「判定模型」——pplx-decider-v1.3(基于 Qwen3.8-27B,BF16 约 49 GiB)和 pplx-decider-flash-v1.3(4B,用 KL 目标从 27B 蒸馏,约 8.5 GiB)。它们不做逐 token 生成,而是对输入状态加问题直接输出答案选项的概率分布。
能力要点
- 支持 yes/no、最多 255 选项的多选、有序打分,以及新增的 locate 类型:按字符偏移量返回原文片段,可用于 NER、PII 检测和抽取式 QA,单请求最多 128 个 locate 问题。
- 支持文本和图像输入,一个 state 可挂多个问题;训练序列长约 30k token;注意力层被改为双向,需专用 pplxdecider 包推理。
- v1.3 的 locate 用独立 LoRA 适配器 + span head 实现,因合并会损害分类任务而保持不合并。
官方评测数据
- 8 语种多语言分类:88.16%(v1.3)/86.50%(Flash),高于 TypeSafe Jev 1.14 的 85.41%。
- 72 个检索任务重排:83.99 nDCG@10,超 Qwen3-Reranker-8B 1.81。
- 17 个域外抽取任务平均 69.0/63.6,远超 Liquid d1(43.3)、Cloudflare Clairic(41.5)和 GLiNER large v2.5(33.6)。
- Artificial Analysis Decision Index 约 70(v1.3,$68/百万任务)和 64(Flash,$34),处于成本-分数 Pareto 前沿。
作者提醒:概率需在自己的数据上重新校准和设阈值。模型已在 Hugging Face、OpenRouter 和 Perplexity API 上线。
所属事件:Perplexity 开源决策模型 Decider v1.3，新增 locate 抽取(14 条相关)→
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