Perplexity Decider v1.1 发布：跑分反超 Jev 的开源决策模型

Perplexity Decider v1.1 是 Perplexity 于 2026 年 10 月 7 日在 Hugging Face 发布的开源决策模型 pplx-decider-v1.1-27b。官方模型卡显示，它把 Decision Index 总分从上一版的 56.4 提到 61.56，反超此前领先的决策模型 Jev（57.9）3.66 分。它不写文章、不聊天，只对你给定的内容输出带概率的结构化判断，专门给程序调用。

本文讲清它和 v1 的区别、分项跑分、API 用法、价格变化，以及自托管的硬件门槛。

Perplexity Decider v1.1 是什么

按官方文档的定义，决策模型（decision model）是一类专门做快速、结构化判断的模型。它像多模态语言模型一样能读文本、JSON 和图片，但不写回复、不生成代码、不解释推理，只返回带概率的类型化答案，由你的程序拿这些数字继续处理。

这个模型是 Perplexity 决策产品线的第二代，时间线如下：

• 2026 年 10 月 2 日：Perplexity 发布 Decisions API，同时以 Apache 2.0 协议开源第一代模型 pplx-decider-v1-27b，基于 Qwen3.8-27B 微调，270 亿参数
• 2026 年 10 月 7 日：发布 v1.1，同一底座的新 checkpoint，Decision Index 从 56.4 提到 61.56

官方模型卡说明，这次提升主要来自两处改动：把全注意力层的因果掩码取消（noncausal 模式），以及加入 tasksource 等更多训练数据。

Decision Index 跑分：反超 Jev 3.66 分，Knowledge 仍落后

官方模型卡给出与 Jev 的分项对比。总分按评测套件的权重合成，不是五项简单平均：

三个值得注意的点：

• v1.1 在 Language、Retrieval、Arts 三项提升明显，总分反超 Jev 3.66 分
• Tools 分项反而比 v1 微降，从 79.3 落到 78.88
• Knowledge 只有 48.18，仍是六项里最低，且低于 Jev 的 51.4，知识类判断不是它的强项

另外要提醒：此前 v1 模型卡上的 11 项基准（总体 85.71%，对比 Jev 84.51%、原底座 Qwen3.8-27B 的 74.76%）共 7210 条样本，全部是 Perplexity 自测，目前没有独立第三方复测。Decision Index 榜单托管在 Hugging Face 上，可以自己去核对。

Decider v1.1 怎么用：三类问题，一次问 128 个

调用入口是 Decisions API：向 POST https://api.perplexity.ai/v1/decisions 发请求，用 Authorization: Bearer 传 Perplexity API key，任何套餐都能用，也可以走 OpenRouter 调用；国内网络连不上 Perplexity 的话，先看这篇 Perplexity 国内直连实测。

它只认三类问题，每类返回的东西不一样：

官方文档给出的请求限制：

• 一次请求最多 128 个问题，针对同一段内容
• choice 单题最多 255 个选项，score 单题 1 到 10 档
• 输入上限约 26.2 万 token，state、图片、所有问题都算在内，请求体最大 32 MiB
• 图片只收 PNG、JPEG、WebP 的 data URL，不会去抓 http 链接；每图上限 2048 个 32x32 像素块，实测约每百万像素计 1000 输入 token
• 限流为每组织每秒 10 次请求，所有套餐一致

延迟方面，官方 9 月 30 日的测试是：几百 token 两秒内返回，9 万 token 约 5 秒，19 万 token 约 14 秒，接近上限约 23 秒，超时返回 504。

官方 quickstart 的示例很直观：传入一条商品评论，一次请求同时问「有没有报故障」（noul）、「整体情绪是正面还是负面」（choice）、「问题有多严重」（score），三个答案一次拿回来。

想自己部署的话，模型仓库自带推理实现，用 DecisionModel.predict 调用即可。注意全注意力层是非因果模式，默认的因果推理跑不出评测成绩，必须用官方实现并施加一次校准温度。

免费能用吗：API 一周降价一半，自托管要 49 GiB

价格是这个模型最敏感的部分，而且一周内变过一次：

• 10 月 2 日发布时，官方 changelog 写的输入价格是 0.04 美元/百万 token
• 10 月 7 日 v1.1 上线后，官方文档的现价是输入 0.02 美元/百万 token，输出免费，没有单次请求费

OpenRouter 页面同样是输入 0.02 美元、输出 0 美元，上下文 262K，目前只有 Perplexity 一家托管。按这个费率，处理 100 万字左右的中文内容大约花 0.02 美元，批量分类的成本确实很低。

想免费用模型本身，可以走开源权重：Apache 2.0 协议。但门槛不低：需要 Python 3.12 以上、CUDA GPU，权重本身约 49 GiB，还要留工作内存，v1.1 的模型卡还注明需要认证访问该仓库。v1 权重月下载 1657 次，v1.1 上线一天约 170 次，都是开发者量级。

一句话总结：调用很便宜，自己部署则需要一张像样的卡。

和 Jev、OpenAI 比怎么样

决策模型在 2026 年秋天突然成了赛道，放到一张表里看：

两个观察：

• Decisions API 的 noul、choice、score 三个题型命名与 Jev 完全一致，接口形状明显是对标 Jev 设计的。Jev 是 TypeSafe AI 9 月发布的主打毫秒级判断的模型，先做云端 API，后开放了本地部署，上手可以看这篇 Jev API 调用教程
• OpenAI 在 10 月 6 日跟进公测 Decisions API，由 gpt-6-luna 驱动，官方称速度约为 Responses API 的 10 倍，只收输入费；此前头条的报道还提到 AWS、Cloudflare 也推出过同类模型

一周之内两家大厂接连入局，说明「分类、路由、打分」这类高频小判断，已经被当成 Agent 降本的确定性方向。

先别急着上生产：社区反馈与验证建议

这个模型太新，第三方声音还很少。Hacker News 上只有一条 10 月 7 日的模型卡分享帖，0 评论；Reddit 的 r/PerplexityAI 里暂时搜不到相关讨论。所有跑分目前都是发布方自报，这是评估它时最需要记住的一点。

如果你打算接入，建议按这个顺序验证：

1. 取一段有真实标注的业务数据，比如 500 条已分好类的客服工单，人工标注结果作为对照
2. 用 noul 或 choice 跑一遍，统计准确率和概率校准情况，再定阈值
3. 高置信度的走自动处理，低置信度的留给人工，先分流再逐步放开

这也和 AI 邮报等媒体的观点一致：概率只是判断信号，能不能直接当自动执行的条件，要用你自己的数据说话，别拿官方榜单分数当生产保证。