™实测 Drex 1.5：9B 决策模型，选项打分不生成文本
Nace.AI 开源了 Drex 1.5：一个不写字的 8.95B 模型，输入状态与定型问题，一次前向输出每个选项的概率。模型卡称它是 10B 以下 Decision Index 公开项第一名。
评分卡
8.0/ 10
HIMIAO视界评分
开源决策模型的新标杆：公开基准与 Jev 同档，知识短板与许可限制要看清。
优点
10B 以下公开项最高分
单 GPU 可跑
与 Jev 接口兼容，迁移成本低
缺点
公开分为厂商提交且训练过基准训练集
知识与科学推理弱于 Jev
商用许可有限制
适合谁
做智能体路由、工单分流、工具调度的开发者，有本地部署需求者
01事件经过
Nace.AI 于 2026 年 10 月 8–9 日开源 Drex 1.5：8.95B dense 参数，bf16 权重约 18GB；Q8_0 GGUF 约 9.5GB，可在 Apple Silicon 与 CPU 上运行。默认上下文 16,384 token，最高 131,072。三种题型：choice、noul（是否）、ordinal score。接口为 POST /v1/systemone，与 TypeSafe Jev 请求格式相同，Nace 称 Jev 客户端改几个环境变量即可迁移。主干为 Qwen3_5ForCausalLM，基座是 XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B。许可证为 Nace.AI Open RAIL-M：年收入或融资超 100 万美元的组织超出个人或研究用途需另行授权。
02实测方法与结果
依据为模型卡公布数据加独立实测。模型卡（Nace 用官方 kit 跑完全公开套件）：Decision Index 0.3.1 公开项 58.08（Jev 1.13.0 为 57.96，同属 0.9 分 tie band；37 项中有 20 项领先 Jev）；Full 分 50.84（117 行中第 25，Jev 60.11）；JevBench 231 项 86.2%（Jev 87.0%）。注意：公开项为厂商提交且在基准训练集上训练过，Full 分（含 Nace 接触不到的私有测试）更公允。独立实测（dev.to，2026 年 10 月 10 日，82 道决策题，经 OpenRouter 在 Mac 本地运行）：Drex 72/82，Microsoft Decision-1 75/82，Jev 79/82，Perplexity Decider 27B 80/82；Drex 中位耗时 0.679 秒，每千次调用 $0.0030。
03关键事实
- 可跑性：单张 24GB A10G 可跑 bf16；Q8_0 GGUF 约 9.5GB。
- 长文档：32k–128k 上下文准确率 93.4%（模型卡），中位延迟 2.0 秒。
- 短板：GPQA Diamond 45.4%（Jev 78.6%）；ACOS 方面情感 F1 7.4%。
- 托管：OpenRouter 经 DeepInfra 托管，$0.04/百万 token。
为什么重要
决策模型赛道第一次出现与闭源 Jev 同档的开源权重，单张 GPU 可跑，判分成本降到每千次调用 0.3 美分。
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