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Nace AI 开源 Drex 1.5：一个给选项打分而非生成文本的 9B 决策模型
原标题: Nace AI 开源 Drex 1.5：一个给选项打分而非生成文本的 9B 决策模型
📋总体概括
Nace.AI开源了9B参数的决策模型Drex 1.5，定位与传统语言模型不同：它不生成文本，而是在单次前向传播中对每个候选选项输出概率分数，用于排序与决策。该模型在Decision Index 0.3.1基准上得分58.08，并支持最长128K token的上下文输入。这一发布指向AI应用中一个细分但关键的赛道——将决策评估从LLM生成中剥离出来，做成专用的打分模型，可直接服务于Agent路由、候选筛选、Rerank等场景。
⚡关键信息
- ▸Nace.AI开源9B参数决策模型Drex 1.5，单次前向传播即可为所有候选选项输出概率分数
- ▸模型在Decision Index 0.3.1基准上取得58.08分
- ▸支持最长128K token的上下文输入
- ▸模型定位是打分而非生成文本，面向Agent与自动化决策场景
🔥犀利点评
打分模型不是新概念，奖励模型和Reranker早就在做同样的事，但专门开源一个9B的纯决策模型，说明市场开始把「选哪个」从「说什么」里拆出来单独优化。逻辑是对的：让LLM生成、让小模型裁决，成本和延迟都更可控。不过58.08的基准分数没有参照系，读者无从判断强弱，这类宣传数字最好配上对比基线再下结论。
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