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pplx-decider v1.1 27B

Última atualização:

Aberto390–390ms$0.02/M input

Notas do quadrante

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Pontuação pela rubrica pública do quadrante (maturidade × capability; bolha = adoção). Revisamos conforme a evidência.

  • Maturidade6.3/10

    Pesos Apache-2.0 (Qwen3.8-27B + readout de 255 linhas) e API hospedada paga a US$ 0,02/M de input, com quickstart, referência da API, cookbook e 10 req/s por organização. Precisa do código que vem junto (atenção não causal), não de uma classe padrão do Transformers. Sem SLA.

  • Capability8.1/10

    JevBench oficial (17/10): Intelligence 75,7, calibração 89,9, p50 0,122 s. Noul / Choice / Score, imagens.

  • Adoção16/100

    A Perplexity serve o modelo como padrão da Decisions API e o CEO amplificou o lançamento. No Hugging Face, ~170 downloads e 34 likes em dois dias. Nenhum usuário de produção nomeado ainda.

Vendor claims

publicado (OK do Fabricio 17/10 BRT). Auditoria dos placares de 17/10/2026: veja a seção “Auditoria dos placares” abaixo; onde ela conflita com afirmações antigas de placar nesta página, ela vale.

Leia antes

  1. Pesos novos, não re-upload. O v1 (pplx-decider-v1-27b) era idêntico byte a byte ao AutoJev-27B. O v1.1 é um treino novo sobre o mesmo Qwen3.8-27B, por isso ganha ficha própria. O AutoJev continua com o v1.
  2. Dois números de índice diferentes. Os 61,56 do card são rodada da própria Perplexity no Decision Index 0.2.1. O placar oficial do Decision Index 0.3 (6/10/2026) dá 62,75, rank 1. Não misture.
  3. Use o código que vem junto. As camadas de atenção completa rodam sem máscara causal. A inferência causal padrão “não reproduz a configuração avaliada”, e não há lm_head de vocabulário completo. O card ainda chama o repo de “privado”, mas ele é público.
  4. Superado em 15–16/10/2026. A Perplexity lançou o pplx-decider v1.2 e o Flash v1.2 (requests conjuntos, Full 65,55 no board oficial, #4). O board já não lista o v1.1, e a API hospedada leva o nome antigo pplx-decider-v1.1-27b para o v1.2. Esta página mantém os fatos do v1.1 como escritos em 14/10; o “#1” abaixo vem do board de 6/10.

O que é

Checkpoint de decisão aberto da Perplexity. Backbone Qwen3_5Model (Qwen3.8-27B, 26,1B de parâmetros nos safetensors) mais readout.safetensors, uma head de decisão BF16 [255, 5120]. O DecisionModel.predict incluído aplica uma temperatura de calibração salva. Também é o modelo padrão da Decisions API hospedada da Perplexity.

Specs

Atributo Valor
Pesos perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b, Apache-2.0
Publicação Hugging Face ; anúncio 6/10/2026, 18h11 BRT
Base Qwen/Qwen3.8-27B, fine-tune; camadas de atenção completa não causais
Head 255 slots de decisão, BF16
Memória Cerca de 49 GiB de pesos mais memória de trabalho (CUDA)
API hospedada POST https://api.perplexity.ai/v1/decisions, modelo pplx-decider-v1.1-27b; 1–128 perguntas; input abaixo de 262.144 tokens; 10 req/s por organização
Preço US$ 0,02 por 1M tokens de input, saída grátis (metade do preço de lançamento do v1; o v1 continua disponível)
Tipos noul, choice, score; texto, JSON ou imagens como state

Resultados independentes (conferidos em 11/10/2026)

Placar Resultado
Decision Index 0.3 (oficial, 6/10/2026) 62,75, rank 1 (sem empate; faixa de empate 0,9). Público 62,25 · mesmas habilidades 61,10 · domínios novos 55,57. Jev 60,11 (grupo empatado no rank 2). O v1 saiu do placar como substituído
JevBench v1.6.1, placar de pesos abertos (entrou em 7/10, v1.7.11) Composite 20,6 (#40). Intelligence 75,7 (a maior entre pesos abertos), Calibration 89,9, Speed 86,8, Cost 29,9. Capability 82,8, mas fora do Jev-class: US$ 0,22 por 1.000 decisões = 6,73× o Jev em self-host. p50 bruto 0,39 s
Prévia System One da EdgeEvals (11/10/2026) 643/669 creditadas; rank 1 empatado no placar atual de 35 linhas, um erro grave, mediana de 362 ms. Custo da API: US$ 0,02543/mil decisões, cerca de US$ 0,017 para 669

O composite baixo no JevBench é efeito de custo: o placar precifica rodar um modelo de 27B em GPU alugada. Não é resultado de acurácia. O preço hospedado (US$ 0,02/M) é decisão do vendor e não é o que o placar mede.

Os casos da prévia da EdgeEvals foram escritos pelo operador e ainda não passaram por revisão clínica. É um resultado de benchmark, não validação clínica. O placar dá rank 1 ao pplx-decider v1.1 e ao GPT-6 Luna, embora as contagens sejam diferentes (643 contra 637); o Mercury Decide tem 630 e o Jev 1.13 tem 628, ambos no rank 2. Pplx-decider e Jev têm um erro grave cada; GPT-6 Luna tem zero, e Mercury tem dois. O JSON atual tem 35 linhas, enquanto o snapshot de 10/10 do Microsoft registrava 38. A mudança no conjunto não foi explicada; os snapshots não comprovam um aumento líquido de oito modelos. A nota do catálogo não muda.

Fit / anti-fit

Serve quando você precisa: o checkpoint de decisão aberto mais forte no índice oficial, um fallback hospedado barato com os mesmos pesos, imagens e até 128 perguntas por chamada.

Não serve quando você precisa: uma classe padrão do Transformers ou do vLLM, GPU pequena, o caminho /v1/systemone da TypeSafe (a Perplexity usa /v1/decisions com corpo no formato System One) ou SLA.

Pesos novos treinados para decisão, licença aberta, readout e calibração documentados, API com preço e a maior nota oficial do Decision Index 0.3.

Conta das notas (7/10/2026)

  • Maturidade = disp. 8 × 0,30 + docs 8 × 0,25 + integr. 5 × 0,25 + suporte 3 × 0,20 = 2,40 + 2,00 + 1,25 + 0,60 = 6,25 → 6,3
  • Capability = tipos 10 × 0,30 + calib. 7 × 0,25 + latência 7 × 0,25 + acurácia 8 × 0,20 = 3,00 + 1,75 + 1,75 + 1,60 = 8,10 → 8,1
  • Adoção = engaj. 25 × 0,35 + ecossistema 20 × 0,35 + produção 2 × 0,30 = 8,75 + 7,00 + 0,60 = 16,35 → 16

Latência fica em 7: os 0,39 s do placar são self-host em GPU grande, e a Perplexity não publica latência hospedada do v1.1.

Artificial Analysis Decision Index v1.0 (13/10/2026)

Pelo artigo de lançamento do AA, o Decider v1.1 27B é o mais barato, com US$ 17 por 1M de tarefas, e está na fronteira de Pareto de custo; WildGuardTest 94 (igual ao Jev 1.13). O texto do artigo não dá a nota do índice, então não citamos uma. Notas inalteradas. O AA é um placar separado e independente (quatro avaliações: AA-Omniscience-Decision, HLE-MultiChoice, When2Call, WildGuardTest). Notas e posições não se comparam com o Decision Index 0.3 nem com o JevBench. O AA acha todos os modelos de decisão confiantes demais no geral, sobretudo nas tarefas de conhecimento e raciocínio; a maioria é razoavelmente calibrada em When2Call e WildGuardTest.

Auditoria dos placares (17/10/2026)

publicado (OK do Fabricio 17/10 BRT). Conferido nos placares oficiais em 17/10/2026: Decision Index 0.3.2 (dados de 16/10, 19:00 UTC), JevBench e ImageJevBench ao vivo. Os placares são fontes separadas e nunca são combinados. Afirmações e posições antigas de placar mais abaixo nesta página ficam superadas quando conflitam com esta seção.

Placar Linha Resultado
JevBench pesos abertos (ao vivo 17/10) Perplexity Decider v1.1 27B Capability 82,8; Intelligence 75,7; calibração 89,9; p50 0,122 s; US$ 0,22/1k

Afirmações de status de placar nesta página para reconferir com a tabela (podem estar superadas):

  • “Dois números de índice diferentes. Os 61,56 do card são rodada da própria Perplexity no Decision Index 0.2.1.”
  • “Superado em 15–16/10/2026. A Perplexity lançou o pplx-decider v1.2 e o Flash v1.2 (requests conjuntos, Full 65,55 no board oficial, #4).”
  • “O board já não lista o v1.1, e a API hospedada leva o nome antigo pplx-decider-v1.1-27b para o v1.2.”

Atualização da nota (auditoria, 17/10/2026). Capability 8,1 → 8,1 (inalterada) = tipos × 0,30 + calibração × 0,25 + latência × 0,25 + acurácia × 0,20 = 10 × 0,30 + 7 × 0,25 + 7 × 0,25 + 8 × 0,20 = 8,10 → 8,1. Tipos, calibração e latência vêm da conta anterior (10 / 7 / 7); só a acurácia é refeita pelo placar (8; era 8): JevBench Intelligence 75,7 ÷ 63,6 × 8 = 9,5, arredondado para cima, limitado a 8. Maturidade e adoção inalteradas.

Hugging Face em 17/10 (perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b): 4.095 downloads, 155 likes, tag de licença apache-2.0, última modificação 2026-10-12.