Decider Flash V1.2 API
Modèle de décision de Perplexity, Decider Flash V1.2 répond aux questions par des probabilités, avec un contexte de 262K tokens, des capacités multimodales et un poids ouvert de 4 milliards de paramètres.
Decider Flash V1.2 est un modèle de décision développé par Perplexity, distillé à partir de ses modèles de décision plus grands et construit sur une base Qwen3.5-4B comptant 4 milliards de paramètres. Il est distribué en poids ouverts et partage le même contrat d'API que le modèle complet Decider V1.2. Sa particularité est de renvoyer des probabilités plutôt que du texte généré : il répond aux questions oui/non nommées avec des probabilités, aux questions à choix avec une probabilité par option et l'option la plus probable, et aux questions de notation par rubrique avec une probabilité par niveau et un score attendu.
Le modèle traite une requête entière en une seule passe, ce qui permet de poser plusieurs questions sur le même contenu en un seul appel. Il accepte du texte, du JSON, des images et des PDF en entrée, et prend en charge la sortie structurée. Avec sa fenêtre de contexte de 262K tokens, il convient aux applications où le logiciel compare une réponse numérique à un seuil, ainsi qu'à l'extraction de données structurées à partir d'images et à la classification visuelle. Il peut être exécuté localement sur du matériel compatible, avec environ 13 Go de VRAM en quantification 4 bits, ou sur appareil via l'application Decider for Mac, qui nécessite 5,8 Go de stockage et 16 Go de mémoire. Il est également accessible via l'API de Perplexity ou la passerelle Opper.
Ce modèle est conçu pour traiter une question par requête ; les demandes contenant plusieurs questions voient l'état traité et facturé à nouveau pour chaque question. Il ne dispose pas de mode de raisonnement explicite documenté. Son entraînement a utilisé des séquences allant jusqu'à environ 32K tokens, les contextes plus longs n'ayant fait l'objet que de vérifications ponctuelles plutôt que d'une validation étendue, ce qui peut faire varier la précision réelle sur des entrées très longues. Perplexity recommande de valider la précision sur vos propres exemples étiquetés, en particulier pour les jugements nuancés.
Mis à jour:
ID DU MODÈLE
pplx-decider-flash-v1.2- Contexte
- 262.144K
- Sortie max.
- 235.929K
- Entrée
- text / image
- Sortie
- decisions
Points clés
- Réponses probabilistes au lieu de texte
- Fenêtre de contexte de 262K tokens
- Poids ouvert, 4 milliards de paramètres
- Entrées texte, JSON, image et PDF
- Exécution locale possible
Fournisseurs
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Benchmarks
- 85,71%
Précision globale sur 11 benchmarks
7 210 échantillons ; mesuré via l'API Perplexity pour la famille Decider V1.2 au sens large, et non pour la variante Fla
Scores tels que publiés par le fournisseur du modèle.
Démarrage rapide des décisions
Envoyez un état et des questions typées et précises à /api/v1/decisions et recevez une réponse par question : noul renvoie une probabilité de 0 à 1, choice l'option sélectionnée avec sa distribution, et score une note numérique pour des critères ordonnés. Ce point de terminaison est distinct des surfaces Chat Completions, Messages et Responses.
curl https://openapi.felo.ai/api/v1/decisions \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "pplx-decider-flash-v1.2",
"state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
"questions": {
"is_urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this message convey urgency?",
"criteria": {"true": "Time-sensitive", "false": "No urgency"}
},
"department": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this?",
"criteria": {
"billing": "Payments, invoicing, refunds",
"technical": "Bugs, outages, integrations",
"sales": "Pricing, upgrades, new accounts"
}
},
"frustration": {
"type": "score",
"instructions": "How frustrated is the customer?",
"criteria": ["Calm", "Frustrated", "Very angry"]
}
}
}'Questions fréquentes
Qu'est-ce que Decider Flash V1.2?
Decider Flash V1.2 est un modèle de décision développé par Perplexity, distillé à partir de ses modèles de décision plus grands et construit sur une base Qwen3.5-4B comptant 4 milliards de paramètres. Il est distribué en poids ouverts et partage le même contrat d'API que le modèle complet Decider V1.2. Sa particularité est de renvoyer des probabilités plutôt que du texte généré : il répond aux questions oui/non nommées avec des probabilités, aux questions à choix avec une probabilité par option et l'option la plus probable, et aux questions de notation par rubrique avec une probabilité par niveau et un score attendu. Le modèle traite une requête entière en une seule passe, ce qui permet de poser plusieurs questions sur le même contenu en un seul appel. Il accepte du texte, du JSON, des images et des PDF en entrée, et prend en charge la sortie structurée. Avec sa fenêtre de contexte de 262K tokens, il convient aux applications où le logiciel compare une réponse numérique à un seuil, ainsi qu'à l'extraction de données structurées à partir d'images et à la classification visuelle. Il peut être exécuté localement sur du matériel compatible, avec environ 13 Go de VRAM en quantification 4 bits, ou sur appareil via l'application Decider for Mac, qui nécessite 5,8 Go de stockage et 16 Go de mémoire. Il est également accessible via l'API de Perplexity ou la passerelle Opper. Ce modèle est conçu pour traiter une question par requête ; les demandes contenant plusieurs questions voient l'état traité et facturé à nouveau pour chaque question. Il ne dispose pas de mode de raisonnement explicite documenté. Son entraînement a utilisé des séquences allant jusqu'à environ 32K tokens, les contextes plus longs n'ayant fait l'objet que de vérifications ponctuelles plutôt que d'une validation étendue, ce qui peut faire varier la précision réelle sur des entrées très longues. Perplexity recommande de valider la précision sur vos propres exemples étiquetés, en particulier pour les jugements nuancés.
Comment l'usage est-il facturé ?
Votre facture dépend du fournisseur utilisé, de ses tarifs et de votre usage. Des entrées plus longues ou d'autres conditions peuvent avoir des tarifs différents.
Quels types d'entrées le modèle accepte-t-il ?
Il accepte du texte, du JSON, des images et des PDF en entrée, et prend en charge la sortie structurée.
Quelle est la longueur de contexte prise en charge ?
Le modèle dispose d'une fenêtre de contexte de 262K tokens. Cependant, l'entraînement a utilisé des séquences allant jusqu'à environ 32K tokens, avec des vérifications ponctuelles au-delà, ce qui peut affecter la précision sur des entrées très longues.
Quel type de réponses le modèle produit-il ?
Il renvoie des probabilités plutôt que du texte généré : des probabilités pour les questions oui/non, une probabilité par option pour les questions à choix, et une probabilité par niveau avec un score attendu pour les questions de notation par rubrique.
Peut-il traiter plusieurs questions dans une même requête ?
Il traite une requête entière en une seule passe, ce qui permet de poser plusieurs questions sur le même contenu. Cependant, le modèle est conçu pour une question par requête : les demandes multi-questions voient l'état traité et facturé à nouveau pour chaque question.
Peut-il être exécuté localement ?
Oui, il peut être exécuté localement sur du matériel compatible avec environ 13 Go de VRAM en quantification 4 bits, ou sur appareil via l'application Decider for Mac, qui nécessite 5,8 Go de stockage et 16 Go de mémoire.
Quelle est la différence avec le modèle Decider V1.2 complet ?
Decider Flash V1.2 est un modèle plus petit et moins coûteux, distillé à partir des modèles de décision plus grands de Perplexity. Il partage le même contrat d'API que le modèle complet Decider V1.2, qui compte 27 milliards de paramètres sur une base Qwen3.8-27B avec prise en charge de la vision jusqu'à 1,6 mégapixels.