Nace AI lançou o Drex Max v1 como pesos abertos. Drex Max é seu modelo de decisão mais capaz, e agora roda em seu próprio hardware. O lançamento inclui pesos bf16, um GGUF Q8_0, um checkpoint Q4 afim e forks do llama.cpp e Ollama. Para desenvolvedores, os pesos abertos do Drex Max significam que roteamento, classificação e verificações de política podem permanecer em uma máquina local. TL;DR Tamanho: Denso com 27B parâmetros, janela de 262.144 tokens (16.384 por padrão), até 255 opções por pergunta. Executa em: GPU NVIDIA com Python (H100 bf16, ou L40S 48 GB em 8‑bit). Macs Apple Silicon com 24 GB+ (Q4 afim) ou 48 GB (GGUF Q8_0). CPU via llama.cpp e Ollama. Desempenho: 67.52 no Índice Público de Decisão 0.4, 6.27 pontos à frente do Drex v2.0 (auto‑relatado). Melhor: 97.3 skill no InfographicVQA. Área de ferramentas atinge 81.9. Um modelo de decisão de alto nível que você pode executar offline em um Mac. O que é Drex Max? Drex Max é um modelo de decisão da Nace.AI que responde a perguntas digitadas sobre um determinado contexto. Você fornece um estado (texto, JSON ou imagens) mais perguntas nomeadas. O modelo devolve uma probabilidade para cada opção em uma única passagem forward. Nada é gerado. As perguntas vêm em 3 tipos: escolha entre opções nomeadas, sim/não e pontuação ordinal. Isso o torna adequado para roteamento de agentes, triagem de tickets e verificações de guardrails. A versão hospedada é apresentada para roteamento, classificação e verificações de política. Como o Drex Max funciona? O cartão do modelo descreve uma espinha dorsal densa de 27B com 64 camadas. 48 são camadas lineares Gated DeltaNet de atenção que rodam da esquerda para a direita. As outras 16 são camadas de atenção completa, colocadas a cada quarta camada, e são não causais. Cada token pode atender a toda a sequência. Imagens passam por uma torre de visão nativa e ficam visíveis a todas as perguntas de uma requisição. Uma cabeça de leitura de 255 vias então converte o último estado oculto em probabilidades de opções. A configuração lista um tipo de modelo qwen3_5 com janela de posição de 262.144.
Fonte: MarkTechPost
Publicado em 2026-11-01