Decider Flash V1.2 API
Modelo de decisão leve da Perplexity que retorna probabilidades em vez de texto, baseado no backbone Qwen3.5-4B com 4 bilhões de parâmetros, janela de contexto de 262K tokens e pesos abertos.
O Decider Flash V1.2 é um modelo de decisão da Perplexity construído sobre o backbone Qwen3.5-4B, com 4 bilhões de parâmetros e pesos abertos. Em vez de gerar prosa ou explicações, ele responde a perguntas com probabilidades: perguntas de sim/não recebem uma probabilidade, perguntas de escolha recebem uma probabilidade por opção e a opção mais provável, e perguntas de pontuação por rubrica recebem uma probabilidade por nível e uma pontuação esperada. O modelo foi destilado dos modelos de decisão maiores da Perplexity e treinado com model souping, que faz a média dos pesos entre execuções de treinamento para melhorar a robustez. Ele compartilha o mesmo contrato de API do modelo completo Decider V1.2.
Com uma janela de contexto de 262K tokens, o modelo se destaca em aplicações onde o software compara uma resposta numérica a um limite. Ele aceita entradas de texto, JSON, imagem e PDF, e oferece suporte a saída estruturada. O processamento ocorre em uma única passada, permitindo responder várias perguntas sobre a mesma entrada em conjunto. Entre os usos típicos estão classificação de alto volume, roteamento de tickets de suporte, filtragem, rotulagem de mensagens, moderação de conteúdo, pontuação de sentimento, avaliação por rubrica, extração de dados estruturados de imagens, classificação baseada em visão e verificação de atributos visuais.
O Decider Flash V1.2 é posicionado como a alternativa econômica dentro da linha de modelos de decisão da Perplexity. Ele pode ser executado localmente em hardware compatível com cerca de 13 GB de VRAM em quantização de 4 bits, ou no dispositivo através do aplicativo Decider for Mac, que requer 5.8 GB de armazenamento e 16 GB de memória. Está disponível pela API da Perplexity, pelo gateway Opper ou localmente. O modelo é projetado para uma pergunta por requisição; requisições com múltiplas perguntas processam e cobram o estado novamente para cada pergunta. Não há modo de raciocínio explícito documentado, e o treinamento usou sequências de até cerca de 32K tokens, com contextos mais longos verificados por amostragem e não validados amplamente, de modo que a acurácia em entradas muito longas pode variar. A Perplexity recomenda validar a acurácia com seus próprios exemplos rotulados, especialmente para julgamentos nuanced.
Atualizado:
ID DO MODELO
pplx-decider-flash-v1.2- Contexto
- 262.144K
- Saída máxima
- 235.929K
- Entrada
- text / image
- Saída
- decisions
Destaques
- Retorna probabilidades, não texto
- Janela de contexto de 262K tokens
- 4 bilhões de parâmetros
- Pesos abertos
- Entrada de texto, JSON, imagem e PDF
- Saída estruturada
Provedores
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| $0.01 | $0 |
Benchmarks
- 85.71%
Precisão geral em 11 benchmarks
7.210 amostras; medido através da API da Perplexity para a família Decider V1.2 mais ampla, não para a variante Flash
Pontuações conforme publicadas pelo fornecedor do modelo.
Início rápido de decisões
Envie o estado e perguntas tipadas e específicas para /api/v1/decisions e receba uma resposta por pergunta: noul retorna uma probabilidade de 0 a 1, choice a opção selecionada com sua distribuição e score uma pontuação numérica para critérios ordenados. Este endpoint é separado das superfícies Chat Completions, Messages e 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"]
}
}
}'Perguntas frequentes
O que é Decider Flash V1.2?
O Decider Flash V1.2 é um modelo de decisão da Perplexity construído sobre o backbone Qwen3.5-4B, com 4 bilhões de parâmetros e pesos abertos. Em vez de gerar prosa ou explicações, ele responde a perguntas com probabilidades: perguntas de sim/não recebem uma probabilidade, perguntas de escolha recebem uma probabilidade por opção e a opção mais provável, e perguntas de pontuação por rubrica recebem uma probabilidade por nível e uma pontuação esperada. O modelo foi destilado dos modelos de decisão maiores da Perplexity e treinado com model souping, que faz a média dos pesos entre execuções de treinamento para melhorar a robustez. Ele compartilha o mesmo contrato de API do modelo completo Decider V1.2. Com uma janela de contexto de 262K tokens, o modelo se destaca em aplicações onde o software compara uma resposta numérica a um limite. Ele aceita entradas de texto, JSON, imagem e PDF, e oferece suporte a saída estruturada. O processamento ocorre em uma única passada, permitindo responder várias perguntas sobre a mesma entrada em conjunto. Entre os usos típicos estão classificação de alto volume, roteamento de tickets de suporte, filtragem, rotulagem de mensagens, moderação de conteúdo, pontuação de sentimento, avaliação por rubrica, extração de dados estruturados de imagens, classificação baseada em visão e verificação de atributos visuais. O Decider Flash V1.2 é posicionado como a alternativa econômica dentro da linha de modelos de decisão da Perplexity. Ele pode ser executado localmente em hardware compatível com cerca de 13 GB de VRAM em quantização de 4 bits, ou no dispositivo através do aplicativo Decider for Mac, que requer 5.8 GB de armazenamento e 16 GB de memória. Está disponível pela API da Perplexity, pelo gateway Opper ou localmente. O modelo é projetado para uma pergunta por requisição; requisições com múltiplas perguntas processam e cobram o estado novamente para cada pergunta. Não há modo de raciocínio explícito documentado, e o treinamento usou sequências de até cerca de 32K tokens, com contextos mais longos verificados por amostragem e não validados amplamente, de modo que a acurácia em entradas muito longas pode variar. A Perplexity recomenda validar a acurácia com seus próprios exemplos rotulados, especialmente para julgamentos nuanced.
Como o uso é cobrado?
Sua conta depende do provedor que você usa, dos preços dele e do seu uso. Entradas mais longas ou outras condições podem ter preços diferentes.
Quais tipos de entrada o Decider Flash V1.2 aceita?
Ele aceita entrada de texto, JSON, imagem e PDF, e oferece suporte a saída estruturada.
Qual é o tamanho da janela de contexto?
O modelo tem uma janela de contexto de 262K tokens.
Que tipo de saída o modelo produz?
Ele retorna probabilidades em vez de prosa gerada ou explicações: perguntas de sim/não recebem uma probabilidade, perguntas de escolha recebem uma probabilidade por opção e a opção mais provável, e perguntas de rubrica recebem uma probabilidade por nível e uma pontuação esperada.
Para que tarefas o Decider Flash V1.2 é adequado?
Ele é indicado para classificação de alto volume, roteamento de tickets, filtragem, rotulagem de mensagens, moderação de conteúdo, pontuação de sentimento, avaliação por rubrica, extração de dados estruturados de imagens, classificação baseada em visão e verificação de atributos visuais.
Qual é a diferença entre o Decider Flash V1.2 e o Decider V1.2 completo?
O Decider Flash V1.2 é o irmão menor e de menor custo do Decider V1.2 completo. O modelo completo pplx-decider-v1.2 é um modelo de 27 bilhões de parâmetros sobre o backbone Qwen3.8-27B com suporte a visão de até 1.6 megapixels. Ambos compartilham o mesmo contrato de API.
O Decider Flash V1.2 pode ser executado localmente?
Sim. Ele pode rodar localmente em hardware compatível com cerca de 13 GB de VRAM em quantização de 4 bits, ou no dispositivo através do aplicativo Decider for Mac, que requer 5.8 GB de armazenamento e 16 GB de memória.