Nace.AI открыла Drex 1.5 — 9B-модель, которая не пишет текст, а принимает решения

Nace.AI выложила в открытый доступ Drex 1.5 — компактную модель для принятия решений. В отличие от обычных LLM, она не пишет ответы, а получает на вход состояние (текст или JSON) и вопросы, после чего возвращает вероятность для каждого из предложенных вариантов. Поддерживаются три типа вопросов: выбор, да/нет и порядковая оценка. Температура и top_p не применяются — модель не семплирует токены.

Модель построена на базе MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B (дистиллированная версия Qwen 3.5 9B) и имеет 32 слоя с гибридным вниманием. Отдельная pointer-головка оценивает каждый вариант из скрытых состояний. Drex 1.5 работает на одной CUDA GPU с 24 ГБ памяти (A10G), а также на Apple Silicon и CPU через GGUF. Контекст по умолчанию — 16 384 токена, с возможностью расширения до 131 072.

На публичном Decision Index 0.3.1 (37 бенчмарков) Drex 1.5 набрал 58.08, опередив закрытую модель Jev 1.13.0 (57.96) и Bespoke Nimble 9B v3 (57.19). Все три находятся в пределах погрешности в 0.9 балла. Drex лидирует на 20 из 37 бенчмарков, особенно силён в инструментах (75.0) и слаб в знаниях и рассуждениях (44.6). На длинных документах (32K–128K токенов) точность достигает 93.4%, тогда как при урезании до 8K падает до 76.5%.

Веса модели доступны на Hugging Face, а хостинг — на OpenRouter. Nace утверждает, что существующие клиенты Jev могут переключиться на Drex, поменяв несколько переменных окружения. Это делает модель удобной альтернативой для backend-задач и агентов, где нужно быстрое и детерминированное принятие решений.