Perplexity開源Decider v1.3決策模型並新增locate功能
Perplexity聯合創始人兼CEO Aravind Srinivas於11月12日在X平臺發帖稱,公司開源最新決策模型Decider v1.3與Decider Flash v1.3,並在OpenRouter上免費提供一週。
v1.3新增“locate”功能,用戶可描述待查找內容,模型返回匹配文本及字符偏移。Srinivas稱,該功能適用於批量決策與證據/實體提取;在17項域外NER、PII及抽取式問答任務上,Decider模型顯著優於最佳通用提取模型。公司稱,在63項自有生產分類任務上,v1.3準確率較現有分類器高6.54個百分點。權重已在Hugging Face開放。
原始來源:
標題:Aravind Srinivas X帖文(開源Decider v1.3)
發佈者:Aravind Srinivas(@AravSrinivas)
發佈日期:2026-11-12
URL:x.com/AravSrinivas/status/2121020114321703210
來源性質:公司高管原帖
覈驗情況:本次實際讀取帖文原文,覈驗日期2026-11-12
支持內容:支持開源Decider v1.3與Flash v1.3、OpenRouter一週免費、locate功能及性能表述
ABAB AI 解讀
決策模型輸出概率而非生成文本,適用於分類、評分與提取等結構化任務。locate功能將文本跨度提取直接納入同一API,減少後處理步驟。
開源權重與限時免費降低試用門檻,同時公司保留API付費路徑。性能對比基於公司自有任務及域外基準,獨立復現範圍待觀察。
ABAB News · 認知定律
決策模型可將文本跨度提取與概率輸出合併於同一請求。
開源權重配合限時免費API,加速特定任務模型的外部驗證與採用。