Perplexity 開源兩款決策模型：百萬 token 僅 1 美分，推理快 5 倍

Perplexity 開源了兩款多模態決策模型 pplx-decider-flash-v1.2 與 pplx-decider-v1.2，主打極低成本與高吞吐的判斷任務。

兩款模型引數量分別為 4B 和 27B，開放了模型權重，同時上線了 Perplexity Decisions API。API 的呼叫價格分別定在每百萬 token 1 美分和 2 美分。CEO Aravind Srinivas 表示，團隊後續還打算通過輸入快取和服務端最佳化進一步壓低呼叫成本。

速度翻倍與榜單表現

新版本提升了文本和視覺兩方面的評分，最明顯的變化在推理架構上。它能在一個 pass 內跑完單次請求裡的所有問題，推理速度最高提升了 5 倍。

在 Hugging Face 的 Decision Index 評測榜上，4B 引數的 flash 版本拿下了 4B 量級的第一名，27B 版本則排在全榜總榜第二。如果你想本地執行，權重可以直接在 Hugging Face 下載；不想折騰部署的開發者，也可以直接呼叫官方 API。

為什麼重要

對正在搭建 AI Agent 或複雜自動化工作流的開發者來說，這兩款模型很值得一試。決策路由類的任務往往呼叫頻次極高，每百萬 token 僅 1 到 2 美分的價格加上單次全跑通的吞吐能力，能把系統整體的延遲和賬單成本壓到幾乎可以忽略的水平。

我們認為，Perplexity 將用於底層排程的高效小模型開源並極限定價，走了一步很實在的棋。它不僅降低了多模態決策任務的試錯門檻，也讓開源端側和邊緣部署在輕量決策場景裡多了一個性價比極具競爭力的現成選項。