一句话看懂：Perplexity 于 2026 年 11 月 13 日发布 pplx-decider-v1.3 与轻量版 Flash v1.3，在 Apache 2.0 许可下开放权重，并首次加入按类型或指令抽取原文片段的 Locate 功能。它输出的是选项概率而非生成文本，代表了“判别式模型”在产品化上的又一步。
事件核心：发生了什么
Decider 是 Perplexity 的决策模型家族，思路接近 TypeSafe 的 Jev：每次请求由一个共享“状态”加若干带标签选项的问题组成，模型对每个选项返回概率，而不是写一段话回答。v1.3 大模型基于 Qwen3.8-27B，Flash 基于 Qwen3.5-4B 并由大模型蒸馏而来。权重以 Apache 2.0 发布在 Hugging Face，同时可通过 Perplexity Decisions API 和 OpenRouter 调用。
技术上有三处变化：输出层从原语言模型头裁剪出 A/B/C 等选项词，经线性决策头读<|marker|> 处的隐藏状态；全注意力层改为双向；问题之间的注意力由“彼此可见”改为“每题只看到状态和自身”，以减少答案漂移。Locate 则新增 <|locate|> 标记和 span 适配器，返回带起止偏移的精确文本，面向 NER、PII 检测和抽取式问答。
为什么重要
大模型应用里的“分类、判断、重排、抽取”长期靠生成模型硬答，成本高且结果不稳定。Decider 把这类任务做成概率输出，配合 0.27% 的答案翻转率（素材称 Jev 1.14 为 2.69%–4.84%），对需要可复现判断的生产系统更有吸引力。开放权重则意味着企业可自托管，不必把敏感数据送进闭源 API。
需要说明：素材中的性能数字均为 Perplexity 自报，尚无第三方复现。目前公开信息显示，它在 63 项查询分类任务上平均准确率 91.6%，72 项检索重排任务 nDCG@10 为 83.99，Locate 在 17 项域外任务上平均 69.0。
对用户/开发者/创作者的影响
开发者可按算力选型：v1.3 的 BF16 权重约需 49 GiB 显存，Flash 约 8.5 GiB，且暂无量化版本。API 输入上限 256K token，本地默认 32,768。价格上 v1.3 为每百万输入 token 0.02 美元、输出免费，Flash 为 0.01 美元。做内容审核、表单归类、检索重排或从长文中抽字段的团队，可以先用 API 验证，再评估自托管。Locate 目前只支持文本，图像仅用于判断类问题。
AI 工具推荐
想把多个 AI 模型放在一个入口？
GamsGo AI 集成 ChatGPT、DeepSeek、Gemini、Claude、Midjourney、Veo 等常用模型，适合写作、绘图、视频和日常 AI 工作流。
推广链接：通过此链接购买，我可能获得佣金，不影响你的价格。
值得关注的后续
一是第三方能否复现其基准，尤其是 Locate 与 Jev 的实际差距；二是自托管社区是否推出量化版本，降低 49 GiB 的门槛；三是 TypeSafe 等竞品是否跟进开放权重或调整定价。
