Perplexity开源27B决策模型，官方评测综合分略超Jev

Perplexity开源27B决策模型，官方评测综合分略超Jev

　　Perplexity 推出 Decisions API，并开源多模态决策模型 pplx-decider-v1-27b。它不生成普通文本，而是在开发者给定的答案中直接返回概率分布，可用于分类、请求路由和 Agent 下一步动作选择。API 价格为每 100 万输入 token 0.04 美元，输出免费。

　　Perplexity 公布的 11 项、共 7210 条样本评测中，pplx-decider-v1-27b 综合准确率为 85.71%，高于 Jev 的 84.51% 和 Qwen3.8-27B 的 74.76%。不过它并非全面领先。Jev 在 11 项测试中的 6 项分数更高，Perplexity 则在 FinancialPhraseBank、RAGTruth、TabFact 和 Circa 领先。这组成绩来自 Perplexity 自测，并非独立第三方评测。

　　这类模型专门处理 Agent 里的高频「小判断」。比如客服工单该分给谁、该不该调用工具、下一步走哪条流程。传统 LLM 通常要生成一段文本再解析答案，决策模型则直接返回预设选项和概率。AWS、Cloudflare 等近期也已推出同类模型。