發生什麼事
決策模型讀進一段情境後，回答選擇題、是非題或評分題，並給出各選項的機率，可以用在客服分流這類判斷。v1.2 改成把一次請求裡的所有問題放進同一個序列處理，問好幾題的成本和問一題差不多（pplx-decider-v1.2 模型頁）。
27B 版建在 Qwen3.8-27B 上，Decision Index 0.3 總分從 v1.1 的 62.30 升到 68.09，視覺版從 73.22 升到 77.43（pplx-decider-v1.2 模型頁）。4B 的 Flash 版大小約七分之一，從 27B 模型蒸餾而來（pplx-decider-flash-v1.2 模型頁），是 Decision Index 上分數最高的 4B 模型（@perplexitydevs）。
01參考來源
- @perplexitydevs：Perplexity 官方開發者帳號，10/16 18:42:59 UTC（台北 10/17 02:42），73 讚／8 回；新一代開放權重多模態決策模型兩種尺寸、文字與視覺分數提升、推理最快 5 倍、Flash 為 Decision Index 最高 4B
- @AravSrinivas：Perplexity 執行長，10/16 19:46 UTC，86 讚／20 回；Decisions API 與 Hugging Face 開放權重、每百萬 token 1 美分與 2 美分
- pplx-decider-v1.2 模型頁：Hugging Face；Qwen3.8-27B、單序列聯合請求、Decision Index 0.3 與視覺分數、選擇／是非／評分題型與機率、客服分流範例、Apache 2.0
- pplx-decider-flash-v1.2 模型頁：Hugging Face；約七分之一大小、Qwen3.5-4B、從 27B 模型蒸餾、Apache 2.0