發生什麼事
判断モデルは、与えられた状況を読み込んだうえで選択式、是非、採点形式の質問に答え、各選択肢の確率も示します。カスタマーサポートの振り分けのような判断に使えます。v1.2 では 1 回のリクエストに含まれる質問をすべて同じシーケンスでまとめて処理するようになり、複数の質問をしてもコストは 1 問の場合とほぼ変わりません（pplx-decider-v1.2 モデルページ）。
27B 版は Qwen3.8-27B をベースにしており、Decision Index 0.3 の総合スコアは v1.1 の 62.30 から 68.09 に、画像のスコアは 73.22 から 77.43 に上がりました（pplx-decider-v1.2 モデルページ）。4B の Flash 版はサイズが約 7 分の 1 で、27B モデルから蒸留されています（pplx-decider-flash-v1.2 モデルページ）。Decision Index では 4B モデルの中で最も高いスコアです（@perplexitydevs）。
01出典
- @perplexitydevs：Perplexity 公式開発者アカウント、10/16 18:42:59 UTC（台北 10/17 02:42）、73 いいね／8 返信。オープンウェイトのマルチモーダル判断モデル新世代を 2 サイズで公開、テキストと画像のスコア向上、推論最大 5 倍速、Flash は Decision Index で 4B 最高
- @AravSrinivas：Perplexity CEO、10/16 19:46 UTC、86 いいね／20 返信。Decisions API と Hugging Face でのオープンウェイト公開、100 万 token あたり 1 セントと 2 セント
- pplx-decider-v1.2 モデルページ：Hugging Face。Qwen3.8-27B、単一シーケンスでの一括リクエスト、Decision Index 0.3 と画像のスコア、選択式／是非／採点形式の質問と確率、カスタマーサポート振り分けの例、Apache 2.0
- pplx-decider-flash-v1.2 モデルページ：Hugging Face。サイズ約 7 分の 1、Qwen3.5-4B、27B モデルから蒸留、Apache 2.0