Decider Flash V1.2 API
Model keputusan ringan daripada Perplexity yang dibina atas tulang belakang Qwen3.5-4B dan mengembalikan kebarangkalian, bukan teks, untuk klasifikasi dan penilaian.
Perplexity: Decider Flash V1.2 ialah model keputusan sumber terbuka daripada Perplexity yang dibina atas tulang belakang Qwen3.5-4B dengan 4 bilion parameter. Ia adalah adik-beradik yang lebih kecil dan lebih murah kepada model Decider V1.2 penuh, dan dihasilkan melalui penyulingan daripada model keputusan Perplexity yang lebih besar. Model ini berkongsi kontrak API yang sama dengan Decider V1.2 penuh, jadi ia boleh dipasang sebagai pengganti yang lebih ringan tanpa mengubah integrasi. Ia menerima input teks, JSON, imej dan PDF, serta menyokong output berstruktur.
Berbeza daripada model bahasa biasa, Decider Flash V1.2 mengembalikan kebarangkalian dan bukannya prosa atau penjelasan yang dijana. Ia menjawab soalan ya/tidak dengan kebarangkalian, soalan pilihan dengan kebarangkalian bagi setiap pilihan berserta pilihan paling berkemungkinan, dan soalan rubrik dengan kebarangkalian bagi setiap tahap berserta skor jangkaan. Ia memproses keseluruhan permintaan dalam satu laluan, jadi beberapa soalan tentang input yang sama boleh dijawab bersama. Ini menjadikannya sesuai untuk aplikasi yang membandingkan jawapan numerik dengan ambang tertentu dalam perisian.
Model ini ditujukan untuk tugasan bervolume tinggi seperti klasifikasi, penghalaan tiket sokongan kepada pasukan yang sesuai, penapisan, pelabelan mesej, penyederhanaan kandungan, penilaian sentimen, penggredan rubrik, pengekstrakan data berstruktur daripada imej, klasifikasi berasaskan penglihatan dan pengesahan atribut visual. Dengan tetingkap konteks 262K token yang besar untuk model 4B, ia boleh dijalankan secara setempat pada perkakasan yang serasi dengan kira-kira 13 GB VRAM pada kuantisasi 4-bit, atau melalui aplikasi Decider for Mac yang memerlukan 5.8 GB storan dan 16 GB memori.
Dikemas kini:
ID MODEL
pplx-decider-flash-v1.2- Konteks
- 262.144K
- Output maks
- 235.929K
- Input
- text / image
- Output
- decisions
Sorotan
- Kebarangkalian, bukan prosa
- Tetingkap konteks 262K token
- 4 bilion parameter, sumber terbuka
- Kontrak API sama dengan Decider V1.2
- Boleh dijalankan secara setempat
- Menyokong output berstruktur
Penyedia
Bandingkan harga API merentas penyedia. Pilih penyedia untuk melihat semua caj dan syarat.
| $0.01 | $0 |
Penanda aras
- 85.71%
Ketepatan keseluruhan merentas 11 penanda aras
7,210 sampel; diukur melalui API Perplexity bagi keluarga Decider V1.2 yang lebih luas, bukan varian Flash
Skor seperti yang diterbitkan oleh penyedia model.
Mula pantas keputusan
Hantar keadaan dan soalan bertaip yang sempit ke /api/v1/decisions dan baca satu jawapan bagi setiap soalan: noul memulangkan kebarangkalian dari 0 hingga 1, choice memulangkan pilihan yang dipilih berserta taburannya, dan score memulangkan skor numerik untuk kriteria tersusun. Endpoint ini berasingan daripada antara muka Chat Completions, Messages dan 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"]
}
}
}'Soalan lazim
Mengenali Decider Flash V1.2?
Perplexity: Decider Flash V1.2 ialah model keputusan sumber terbuka daripada Perplexity yang dibina atas tulang belakang Qwen3.5-4B dengan 4 bilion parameter. Ia adalah adik-beradik yang lebih kecil dan lebih murah kepada model Decider V1.2 penuh, dan dihasilkan melalui penyulingan daripada model keputusan Perplexity yang lebih besar. Model ini berkongsi kontrak API yang sama dengan Decider V1.2 penuh, jadi ia boleh dipasang sebagai pengganti yang lebih ringan tanpa mengubah integrasi. Ia menerima input teks, JSON, imej dan PDF, serta menyokong output berstruktur. Berbeza daripada model bahasa biasa, Decider Flash V1.2 mengembalikan kebarangkalian dan bukannya prosa atau penjelasan yang dijana. Ia menjawab soalan ya/tidak dengan kebarangkalian, soalan pilihan dengan kebarangkalian bagi setiap pilihan berserta pilihan paling berkemungkinan, dan soalan rubrik dengan kebarangkalian bagi setiap tahap berserta skor jangkaan. Ia memproses keseluruhan permintaan dalam satu laluan, jadi beberapa soalan tentang input yang sama boleh dijawab bersama. Ini menjadikannya sesuai untuk aplikasi yang membandingkan jawapan numerik dengan ambang tertentu dalam perisian. Model ini ditujukan untuk tugasan bervolume tinggi seperti klasifikasi, penghalaan tiket sokongan kepada pasukan yang sesuai, penapisan, pelabelan mesej, penyederhanaan kandungan, penilaian sentimen, penggredan rubrik, pengekstrakan data berstruktur daripada imej, klasifikasi berasaskan penglihatan dan pengesahan atribut visual. Dengan tetingkap konteks 262K token yang besar untuk model 4B, ia boleh dijalankan secara setempat pada perkakasan yang serasi dengan kira-kira 13 GB VRAM pada kuantisasi 4-bit, atau melalui aplikasi Decider for Mac yang memerlukan 5.8 GB storan dan 16 GB memori.
Bagaimana penggunaan dicaj?
Bil anda bergantung pada penyedia yang anda gunakan, harganya dan penggunaan anda. Input yang lebih panjang atau syarat lain mungkin dikenakan harga berbeza.
Apakah jenis input yang disokong oleh Decider Flash V1.2?
Model ini menerima input teks, JSON, imej dan PDF. Ia juga menyokong output berstruktur.
Apakah panjang konteks model ini?
Model ini mempunyai tetingkap konteks 262K token. Latihan menggunakan jujukan sehingga kira-kira 32K token, manakala konteks yang lebih panjang hanya disemak secara bertaburan dan bukan divalidasi secara meluas.
Apakah bentuk jawapan yang dikembalikan oleh model ini?
Ia mengembalikan kebarangkalian dan bukannya prosa atau penjelasan yang dijana. Bagi soalan ya/tidak, ia memberi kebarangkalian; bagi soalan pilihan, ia memberi kebarangkalian setiap pilihan berserta pilihan paling berkemungkinan; bagi soalan rubrik, ia memberi kebarangkalian setiap tahap berserta skor jangkaan.
Apakah perbezaan antara Decider Flash V1.2 dan Decider V1.2 penuh?
Decider Flash V1.2 lebih kecil dan lebih murah, dibina atas Qwen3.5-4B dengan 4 bilion parameter. Decider V1.2 penuh ialah model 27 bilion parameter atas tulang belakang Qwen3.8-27B dengan sokongan penglihatan sehingga 1.6 megapiksel. Kedua-duanya berkongsi kontrak API yang sama.
Bolehkah model ini dijalankan secara setempat?
Boleh. Ia boleh dijalankan pada perkakasan yang serasi dengan kira-kira 13 GB VRAM pada kuantisasi 4-bit, atau melalui aplikasi Decider for Mac yang memerlukan 5.8 GB storan dan 16 GB memori.
Apakah batasan yang perlu diambil kira?
Model ini direka untuk satu soalan setiap permintaan; permintaan berbilang soalan memproses dan mengenakan caj keadaan semula bagi setiap soalan. Tiada mod penaakulan eksplisit didokumentasikan, dan Perplexity mengesyorkan pengesahan ketepatan pada contoh berlabel anda sendiri, terutamanya bagi pertimbangan yang halus.