Nace AI 发布决策模型 Drex 技术报告：响应仅 183 毫秒，权重已开源

很多业务流程不需要大模型写出洋洋洒洒的小作文，只需要它在几个固定选项里快速给出一个靠谱的判断。

Nace AI 发布的 51 页技术报告，正是冲着这个场景来的。这次披露的 Drex 决策模型家族专门用来从固定选项中挑出最可能的答案。

专攻单选题的轻量高手

Drex v1.5 的训练基于 115 万条带有核实答案的真实决策样本，覆盖从审查合同到识别钓鱼邮件等任务。

随后，团队通过更大尺寸的模型引入 RLAF 训练，教它校准每一项答案的置信度，让给出的概率百分比真正对齐实际准确率。

在实际测试中，Drex Max 标记一份疑似重复付款的发票，整轮调用成本还不到 1 美分。

根据 Nace 的测试数据，它的中位响应时间只有 183 毫秒，而同样任务下 GPT-6 Sol 往往需要大约 2 秒。

目前 Drex Max、v2.0 和 v1.5 的代码与权重已经上线 Hugging Face，支持本地部署，普通用户也可以在 Nace Console 上传文档免费体验。不过，Drex Max 1.1 以及针对金融场景的 Drex for Finance 依然保持闭源，专供企业客户。

为什么重要

我们认为，Nace AI 这步棋走得相当务实。在风控、审核和邮件过滤这类高频决策流水线上，用笨重的大语言模型不仅成本高，两秒的延迟也太慢。Drex 把任务收敛到概率判断，换来了毫秒级的响应和极低成本。

不过这类模型的局限也很明显，它只擅长封闭式的选项判断，无法应对需要发散或多步复杂推理的开放任务。

但对开发者而言，如果你的业务痛点只是快速分类与风险筛查，把它部署在本地跑一跑，性价比会非常突出。