Perplexity开源27B决策模型并上线API，自测总分略高于Jev

Perplexity 推出了 Decisions API，并开源多模态决策模型 pplx-decider-v1-27b。该模型不生成普通文本，而是在开发者预先给定的答案中直接返回概率分布，可用于分类、请求路由，以及 Agent 的下一步动作选择。

API 定价与模型用途

Perplexity 表示，Decisions API 的价格为每 100 万输入 token 0.04 美元，输出免费。按照其公布的定位，这类模型主要处理 Agent 系统中的高频“小判断”，例如客服工单该分配给谁、是否需要调用工具、下一步应进入哪条流程。

与传统 LLM 通常先生成一段文本、再从中解析答案不同，决策模型会直接返回预设选项及对应概率。

官方评测结果

Perplexity 公布的评测涵盖 11 个项目，共 7210 条样本。结果显示，pplx-decider-v1-27b 的综合准确率为 85.71%，高于 Jev 的 84.51%，也高于 Qwen3.8-27B 的 74.76%。

不过，这一模型并非在所有项目中都领先。Perplexity 提到，Jev 在 11 项测试中的 6 项得分更高；而 pplx-decider-v1-27b 则在 FinancialPhraseBank、RAGTruth、TabFact 和 Circa 这几项中领先。

评测性质

这组成绩来自 Perplexity 自测，并非独立第三方评测。报道还提到，AWS、Cloudflare 等近期也已推出同类模型。