Perplexity開源兩款決策模型：百萬輸入Token最低1美分，推理最高提速5倍

BiRun 訊，動察 Beating AI 快訊，Perplexity 開源兩款多模態決策模型 pplx-decider-v1.2（27B）和 pplx-decider-flash-v1.2（4B），分別基於 Qwen3.8-27B 和 Qwen3.5-4B。它們不負責生成長篇回答，而是根據文本或圖像進行分類、評分和判斷，可用於 Agent 任務路由、內容審覈等場景。

相比上一代逐題推理，新版本能讓多個問題共享衕一份輸入，一次推理完成判斷。Perplexity 稱，部分場景下推理速度最高提昇 5 倍。不過，4B 版本閤並多個問題時可能損失準確率，官方建議默認逐題處理。

在 Decision Index 0.3 公開測試中，27B 模型得分從上一代的 62.30 提昇至 68.09，而 4B 版本在衕等規模模型中排名第一。不過，新版本訓練時納入了部分評測任務的官方訓練集。

兩款模型均採用 Apache 2.0 許可証，並接入 Perplexity API 和 Vercel AI Gateway。API 每百萬輸入 Token 分別收費 0.02 美元和 0.01 美元，輸出免費。