# Drex Max 决策模型

Drex 把“做选择”从生成文本改成一次前向打分：给定上下文、问题和候选选项，模型直接为每个选项输出概率，不再解析大模型写出的答案。四个开源决策模型中最大的 Drex Max 在 Decision Index 0.4.1 公开套件上得 67.52，对比 Jev 1.14.0 的 60.70；加入私有测试后分数下降不到一分。它在 Decision Bench v4 的原始图像输入下与 d3-turbo、GPT-6 Sol 统计上持平，典型请求耗时 183 毫秒。

Drex 把“做选择”从生成文本改成一次前向打分：给定上下文、问题和候选选项，模型直接为每个选项输出概率，不再解析大模型写出的答案。四个开源决策模型中最大的 Drex Max 在 Decision Index 0.4.1 公开套件上得 67.52，对比 Jev 1.14.0 的 60.70；加入私有测试后分数下降不到一分。它在 Decision Bench v4 的原始图像输入下与 d3-turbo、GPT-6 Sol 统计上持平，典型请求耗时 183 毫秒。

Nace 发布决策模型 Drex Max，它直接读取截图、录屏、扫描文档、图表或照片，对调用方给定的一组带类型问题，一次前向计算就为每个选项返回概率。计算机使用智能体一个任务往往要做三十次这类小决定，过去每次都要把截图发给大型前沿模型并等待数秒；Drex Max 在公开决策指数 0.4.0 上得 67.6，高于 Drex v2.0 的 61.3，中位 API 延迟 183 毫秒，每千次决策 0.06 美元。

Nace 发布决策模型 Drex Max，它直接读取截图、录屏、扫描文档、图表或照片，对调用方给定的一组带类型问题，一次前向计算就为每个选项返回概率。计算机使用智能体一个任务往往要做三十次这类小决定，过去每次都要把截图发给大型前沿模型并等待数秒；Drex Max 在公开决策指数 0.4.0 上得 67.6，高于 Drex v2.0 的 61.3，中位 API 延迟 183 毫秒，每千次决策 0.06 美元。