pplx-decider-v1.1-27b 模型发布
通过非因果注意力和更多训练数据提升 Decision Index 得分。
为什么重要
为需要决策分类模型的开发者提供了可下载的高分检查点。
阅读原文huggingface.co
AI 解读（根据原文生成）
perplexity-ai 发布 pplx-decider-v1.1-27b，这是 pplx-decider-v1-27b 的更新版，基础模型为 Qwen/Qwen3.8-27B，用于 text-classification。模型通过 lifting of the causal mask 和使用更多数据训练，包括 tasksource 数据，将 Decision Index 总分从 56.4 提升到 61.56。模型卡说明其为原生 decision-checkpoint 布局，含 Qwen3_5Model backbone 与 BF16 readout.safetensors，并提供需保持评测行为的推理实现。权重在 Hugging Face 链接可获取，许可证为 apache-2.0。
要点（AI 据原文整理，数字均已与原文核对）
- pplx-decider-v1.1-27b 将 Decision Index score 从 56.4 提升到 61.56。
- Evaluation 中 Overall Decision Index：Jev 57.9，pplx-decider-v1-27b 56.4，pplx-decider-v1.1-27b 61.56。
- checkpoint layout 为 `Qwen3_5Model` backbone plus `readout.safetensors` containing a BF16 `[255, 5120]` decision head。
- Use Python 3.12+, authenticated Hugging Face access, and a CUDA GPU with room for roughly 49 GiB of weights plus working memory。
- `max_image_pixels` defaults to 2048×2048 (4,194,304 px, ≤4,096 tokens per image).
