Nace AI发布Drex决策模型技术报告
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Nace AI Research Lab 发布一份 50 页技术报告，公开 Drex 系列四款开放决策模型的架构、数据集、训练、评测与本地推理细节。报告披露了 RLAF、置信度校准和选项打乱等后训练技术；消融结果显示，大部分提升来自 SFT，RLAF 增益较小，但改善了校准。 报告称，Drex v1.5 在其 32K–128K token 长上下文基准上准确率为 93.4%；Drex v2.0 在约 115K 条留出决策上的校准 ECE 为 1.37%，128K token 上下文延迟低于 100 ms。后续报道补充称，Drex Max 在公开 Decision Index 0.4.1 上得分 67.52，高于 Jev 1.14.0 的 60.70，典型请求耗时 183 ms；v1.5/v2.0 上下文上限为 131K token，Max 为 262K。 模型以 safetensors 和 GGUF 格式开放权重，支持 llama.cpp 与 Ollama。
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- Reddit · r/LocalLLaMA精选Nace AI 发布 Drex 决策模型技术报告，四款模型登上 OpenRouter 前三
Nace AI 技术团队发布 Drex 系列四款开放决策模型的技术报告，涵盖架构、数据集、训练、评测与本地推理。Drex Max 在公开 Decision Index 0.4.1 上得分 67.52，高于 Jev 1.14.0 的 60.70，典型请求耗时 183 ms。模型以 safetensors 和 GGUF 格式开放权重，支持 llama.cpp 与 Ollama。
- Reddit · r/LocalLLaMANace AI 发布 50 页 Drex 决策模型技术报告，公开架构、训练与评测全流程
Nace AI Research Lab 发布了一份 50 页技术报告，详细说明其 Drex 决策模型如何构建、训练和评测，并公开了架构、数据集、训练与推理细节。报告披露了 RLAF、置信度校准和选项打乱等后训练技术，消融显示大部分提升来自 SFT，RLAF 增益较小但改善了校准。Drex v1.5 在其 32K–128K token 长上下文基准上准确率为 93.4%，Drex v2.0 在约 115K 条留出决策上的校准 ECE 为 1.37%，128K token 上下文延迟低于 100 ms；模型以 safetensors 和 GGUF 格式提供，支持 llama.cpp 与 Ollama。
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