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Nace AI 发布 27B 决策模型 Drex Max 单次前向即可选出答案
原标题：This is a brilliant release from @NaceAI .
- Drex Max 不生成文本，只在单次前向中为每个候选选项输出概率
- RLAF 训练结合已验证答案奖励与推理评判器概率，并用 KL 惩罚约束偏离监督训练
- 每千次决策 0.06 美元、183 毫秒，但无思维链时 HLE 正确率仅 21%
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AI 聚合热点事件 · 2026/11/6
Nace AI 发布 27B 决策模型 Drex Max 单次前向即可选出答案
1 篇收录报道1 家独立信源交叉印证持续跟踪至 2026/11/6 22:29:39
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1 家信源交叉印证Nace AI 发布 27B 决策模型 Drex Max，专攻智能体流程中大量低成本选择环节：它只读取上下文与问题，在一次前向中为每个候选选项输出概率，不生成任何 token。官方称其在 Decision Bench v4 上与 GPT-6 Sol 统计持平，每千次决策成本 0.06 美元、延迟 183 毫秒，远低于 Claude Opus 5.5 的 10.17 美元与约 3.5 秒；但无思维链时 HLE 采样正确率仅 21%，弱于 Opus 的 56%。
最新动向/Nace AI 发布 27B 决策模型 Drex Max，专攻智能体流程中大量低成本选择环节：它只读取上下文与问题，在一次前向中为每个候选选项输出概率，不生成任何 token。官方称其在 Decision Bench v4 上与 GPT-6 Sol 统计持平，每千次决策成本 0.06 美元、延迟 183 毫秒，远低于 Claude Opus 5.5 的 10.17 美元与约 3.5 秒；但无思维链时 HLE 采样正确率仅 21%，弱于 Opus 的 56%。
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