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AI 聚合热点事件 · 2026/11/14

Perplexity 开源 Decider v1.3 决策模型，支持精确文本片段抽取

1 篇收录报道1 家独立信源交叉印证持续跟踪至 2026/11/14 00:13:39
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Perplexity 发布 Decider v1.3 与 Decider Flash v1.3 两款开放权重决策模型，核心能力从单一标签分类升级为返回带起止字符偏移的精确文本片段（Locate）。在 17 项域外 NER、PII 与抽取式问答任务上，v1.3 平均得分 69.0、Flash 63.6，显著高于 Liquid d1 的 43.3 与 GLiNER large v2.5 的 33.6；查询分类在 63 项任务上达 91.6%，答案翻转率仅 0.27%。模型基于 Qwen3.8-27B 与 Qwen3.5-4B 构建，采用 Apache 2.0 许可，API 输入定价为每百万 token 0.02 与 0.01 美元。

最新动向/Perplexity 发布 Decider v1.3 与 Decider Flash v1.3 两款开放权重决策模型，核心能力从单一标签分类升级为返回带起止字符偏移的精确文本片段（Locate）。在 17 项域外 NER、PII 与抽取式问答任务上，v1.3 平均得分 69.0、Flash 63.6，显著高于 Liquid d1 的 43.3 与 GLiNER large v2.5 的 33.6；查询分类在 63 项任务上达 91.6%，答案翻转率仅 0.27%。模型基于 Qwen3.8-27B 与 Qwen3.5-4B 构建，采用 Apache 2.0 许可，API 输入定价为每百万 token 0.02 与 0.01 美元。

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  1. Marktechpost (@Marktechpost)T2·71 分

    Perplexity 开源 Decider v1.3 决策模型，支持精确文本片段抽取

    原标题：▲ Perplexity just released Decider v1.3 and Decider Flash v1.3, open-weight decision models that now...

    • Locate 能力返回带起止字符偏移的原文片段，而非仅输出分类标签，分类问题仍可单次前向返回概率
    • 在 17 项域外 NER、PII 与抽取式问答任务上，v1.3 平均 69.0、Flash 63.6，对比 Liquid d1 的 43.3 与 GLiNER large v2.5 的 33.6
    • 基于 Qwen3.8-27B 与 Qwen3.5-4B 构建，Apache 2.0 开放权重，API 输入定价每百万 token 0.02 与 0.01 美元
    • Flash 在金融、编程与法律领域落后于 Jev 1.14，且全部指标为厂商自报，需独立验证