Perplexity開源27B決策模型，官方評測綜合分略超Jev

動察 Beating AI 快訊，Perplexity 推出 Decisions API，並開源多模態決策模型 pplx-decider-v1-27b。它不生成普通文本，而是在開發者給定的答案中直接返回概率分布，可用於分類、請求路由和 Agent 下一步動作選擇。API 價格為每 100 萬輸入 token 0.04 美元，輸出免費。

Perplexity 公佈的 11 項、共 7210 條樣本評測中，pplx-decider-v1-27b 綜合準確率為 85.71%，高於 Jev 的 84.51% 和 Qwen3.8-27B 的 74.76%。不過它並非全面領先。Jev 在 11 項測試中的 6 項分數更高，Perplexity 則在 FinancialPhraseBank、RAGTruth、TabFact 和 Circa 領先。這組成績來自 Perplexity 自測，並非獨立第三方評測。

這類模型專門處理 Agent 里的高頻「小判斷」。比如客服工單該分給誰、該不該調用工具、下一步走哪條流程。傳統 LLM 通常要生成一段文本再解析答案，決策模型則直接返回預設選項和概率。AWS、Cloudflare 等近期也已推出同類模型。