Perplexity开源27B决策模型pplx-decider，价格仅为Jev零头

Perplexity在10月1日宣布开源pplx-decider-v1-27B，这是一款270亿参数的多模态决策模型，并同步上线Decisions API。与生成式大模型不同，决策模型不在每一步吐出自由文本，而是针对一组预先设定的选项输出概率分布，适合智能体在路由、分类、判定等确定性环节使用。

根据官方与评测汇总，pplx-decider在11项基准组成的面板上取得85.71%的综合得分，略高于商业决策模型Jev的84.51%；而定价仅为每百万输入token 0.04美元、输出免费。Perplexity CEO Arav Srinivas表示，该模型在成本远低于Jev的同时取得了更好表现。权重以Apache 2.0协议开放，开发者可直接下载与微调。

决策模型正在成为继大模型之后的新品类：它把智能体工作流中那些从几个选项里挑一个的步骤，从调用昂贵的大语言模型里剥离出来。此前AWS开源的Strands Decider 2B同样瞄准智能体路由，强调亚百毫秒延迟。Perplexity的入局意味着这类轻量、确定、廉价的模型将更快进入生产环境，降低多智能体系统的推理成本。

决策模型的兴起与智能体的规模化落地直接相关。当企业把数十个智能体编排进真实业务，每一步都调用旗舰大模型既不经济也无必要；把路由、过滤、打分交给小模型，既能压低延迟也能压低账单。Perplexity此举延续了其用开放权重加低价API切入基础设施层的策略，也把开源社区的注意力从更大的生成模型引向更专的决策模型。