Dongcha übertrifft AI News und führt die Decisions API und das multimodale Open-Source-Entscheidungsmodell pplx-decider-v1-27b ein. Es generiert keinen gewöhnlichen Text, sondern gibt direkt die Wahrscheinlichkeitsverteilung in der vom Entwickler gegebenen Antwort zurück, die zur Klassifizierung, Weiterleitung von Anforderungen und zur Auswahl der nächsten Aktion des Agenten verwendet werden kann. Der API-Preis beträgt 0,04 US-Dollar pro 1 Million Eingabe-Tokens und die Ausgaben sind kostenlos.
Unter den 11 Artikeln und insgesamt 7210 von Perplexity veröffentlichten Beispielrezensionen beträgt die umfassende Genauigkeitsrate von pplx-decider-v1-27b 85,71 %, was höher ist als die 84,51 % von Jev und die 74,76 % von Qwen3.8-27B. Aber es ist nicht flächendeckend führend. Jev schnitt bei 6 der 11 Tests besser ab, wobei Perplexity FinancialPhraseBank, RAGTruth, TabFact und Circa anführte. Diese Ergebnisse stammen aus Perplexitys eigenen Selbsteinschätzungen und nicht aus unabhängigen Bewertungen Dritter.
Diese Art von Modell ist auf den Umgang mit hochfrequenten „kleinen Urteilen“ in Agent spezialisiert. Zum Beispiel, wem das Kundenservice-Ticket zugewiesen werden soll, ob das Tool aufgerufen werden soll und welcher Prozess als nächstes durchgeführt werden soll. Herkömmliches LLM generiert normalerweise einen Text und analysiert dann die Antwort, während das Entscheidungsmodell direkt voreingestellte Optionen und Wahrscheinlichkeiten zurückgibt. AWS, Cloudflare usw. haben kürzlich ähnliche Modelle auf den Markt gebracht.