在当前人工智能领域，大语言模型（LLM）的竞争主要聚焦于文本生成与对话能力，然而，随着 AI 技术向更深层次的逻辑推理与决策系统演进，一种新型的模型架构正逐渐崭露头角。近日，专注于 AI 探索与决策系统的初创公司 Nace.AI 正式宣布开源其最新的决策模型——Drex 1.5。这款模型不仅参数规模达到 90 亿（9B），更在处理选项评分与决策逻辑方面展现出独特优势，为 AI 在复杂环境下的探索能力提供了新的技术范式。
与传统基于 Transformer 架构、主要用于预测下一个 Token 的生成式模型不同，Drex 1.5 属于基于模型的决策模型。这种模型架构通常借鉴了强化学习中的“多臂老虎机”等概念，其核心能力并非在于撰写文章或生成自然语言，而在于对给定的多个选项进行评估、排序并输出概率分数。Nace.AI 团队表示，Drex 1.5 的最大亮点在于其高效的推理机制——它能够在单次前向传递（Single Forward Pass）中，为输入的所有选项分别返回概率评分。这一特性极大地降低了计算开销，使得在有限算力下进行高维度的决策探索成为可能。
根据官方披露的技术规格，Drex 1.5 拥有 90 亿参数，这一规模使其在保持高性能的同时，具备较好的部署灵活性。此外，该模型支持高达 128K 的上下文窗口，这意味着它可以处理极长的输入序列，为处理长文本形式的复杂决策任务提供了基础。在性能评估方面，Drex 1.5 在 Decision Index 0.3.1 基准测试中取得了 58.08 的分数。这一分数对于决策模型而言具有积极意义，表明该模型在处理特定类型的决策任务时，其表现优于许多基线模型，证明了其在探索性推理任务上的潜力。
Drex 1.5 的出现，填补了当前开源社区中针对决策优化模型的空白。在科学发现、游戏 AI、复杂资源调度以及金融投资组合优化等领域，AI 需要在海量可能的行动路径中做出最优选择。Drex 1.5 提供了一种标准化的“评分”方式，能够快速筛选出高概率的可行方案，从而加速决策过程。例如，在科学实验设计中，它可以帮助研究人员在成千上万种假设中迅速锁定最有价值的几个进行验证，从而大幅提升科研效率。
从行业影响来看，Nace.AI 选择开源 Drex 1.5，无疑将激发社区开发者与研究人员对“决策智能”的更多探索。通过开放模型权重，开发者可以在此基础上进行微调，以适应特定垂直领域的决策需求。这种开放策略有助于推动 AI 从单纯的“生成”向更深层的“决策”与“规划”进化，推动多模态决策系统的落地应用。随着更多此类模型的涌现，AI 系统将不再仅仅是信息的处理者，更将成为复杂问题的解决者。
综上所述，Drex 1.5 的开源不仅是 Nace.AI 技术实力的一次展示，更是 AI 领域向决策智能迈进的重要一步。它以其独特的评分机制和高效的推理能力，为构建下一代智能决策系统提供了宝贵的工具与参考。
信息来源：MarkTechPost
原文链接：https://www.marktechpost.com/2026/10/09/nace-ai-open-sources-drex-1-5-a-9b-decision-model-that-scores-options-not-text/
信息来源：MarkTechPost，原文链接：https://www.marktechpost.com/2026/10/09/nace-ai-open-sources-drex-1-5-a-9b-decision-model-that-scores-options-not-text/
