發生什麼事
决策模型读入一段情境后，回答选择题、是非题或评分题，并给出各选项的概率，可以用在客服分流这类判断。v1.2 改为把一次请求里的所有问题放进同一个序列处理，问好几题的成本和问一题差不多（pplx-decider-v1.2 模型页）。
27B 版基于 Qwen3.8-27B，Decision Index 0.3 总分从 v1.1 的 62.30 升到 68.09，视觉版从 73.22 升到 77.43（pplx-decider-v1.2 模型页）。4B 的 Flash 版大小约为七分之一，从 27B 模型蒸馏而来（pplx-decider-flash-v1.2 模型页），是 Decision Index 上分数最高的 4B 模型（@perplexitydevs）。
01参考来源
- @perplexitydevs：Perplexity 官方开发者账号，10/16 18:42:59 UTC（台北 10/17 02:42），73 赞／8 回复；新一代开放权重多模态决策模型两种尺寸、文本与视觉分数提升、推理最快 5 倍、Flash 为 Decision Index 最高 4B
- @AravSrinivas：Perplexity 首席执行官，10/16 19:46 UTC，86 赞／20 回复；Decisions API 与 Hugging Face 开放权重、每百万 token 1 美分与 2 美分
- pplx-decider-v1.2 模型页：Hugging Face；Qwen3.8-27B、单序列联合请求、Decision Index 0.3 与视觉分数、选择／是非／评分题型与概率、客服分流示例、Apache 2.0
- pplx-decider-flash-v1.2 模型页：Hugging Face；约七分之一大小、Qwen3.5-4B、从 27B 模型蒸馏、Apache 2.0