Nace AI تفتح مصدر Drex 1.5: نموذج قرار بحجم 9B يقيّم الخيارات، لا النصوص

لقد فتحت Nace.AI مصدر Drex 1.5وهو نموذج قرار بحجم 9B مخصص للوكلاء وسير العمل في الخلفية. نموذج القرار Drex 1.5 لا يكتب نصوصاً. إنه يقرأ حالة وأسئلة مُنمّطة، ثم يُرجع احتمالية لكل خيار. وتُبلّغ Nace عن نتيجة 58.08 على Decision Index 0.3.1، وهي أعلى نتيجة تحت 10B معامل. الأوزان متاحة على Hugging Face، وهناك نسخة مستضافة تعمل على OpenRouter.

الخلاصة السريعة

• الحجم: 8.95B معامل (كثيف)، أوزان bf16 بحجم حوالي 18 GB. السياق 16,384 رمزاً افتراضياً، وحتى 131,072.
• يعمل على: وحدة معالجة رسومية CUDA واحدة (1 GPU) بصيغة bf16 (تم اختبارها على A10G بسعة 24 GB). يعمل ملف GGUF بصيغة Q8_0 (حوالي 9.5 GB) على شرائح Apple silicon والمعالج المركزي.
• الأداء: 58.08 على Decision Index 0.3.1 (العام)، ضمن نطاق التعادل في اللوحة مع Jev 1.13.0 (57.96).
• الأفضل: دقة 93.4% على مستندات من 32K إلى 128K رمزاً.
• الأسوأ: F1 بنسبة 7.4% لكل مراجعة على تحليل المشاعر بالجوانب ACOS، مقابل 29.5% لـ Jev.
• الخلاصة:
  • الأفضل: أوزان مفتوحة تضاهي نموذجاً مغلقاً على 1 GPU.
  • الأسوأ: ضعيف في المعرفة العامة والمشاعر الدقيقة.

ما هو Drex 1.5؟

Drex 1.5 هو نموذج قرار من Nace.AI يقيّم مجموعة ثابتة من الخيارات في 1 تمريرة أمامية. أنت ترسل له state (نصاً أو JSON) وأسئلة مسماة. وهو يدعم 3 أنواع من الأسئلة: choice, noul (نعم/لا) وترتيبية score. لا يتم توليد أي رموز، لذا temperature و top_p لا ينطبقان. لا يمكن للنموذج أن يجيب إلا بالخيارات التي قدمتها له.

يقدم النموذج واجهة POST /v1/systemone API. وهي نفس صيغة الطلب المستخدمة من قبل جيف من TypeSafe، النموذج المغلق الذي أسّس هذه الفئة. يقول Nace إن عملاء Jev الحاليين يستمرون في العمل بعد تغيير بعض متغيرات البيئة.

كيف يعمل Drex 1.5؟

العمود الفقري هو MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B, وهو نموذج Qwen 3.5 9B مُقطَّر. يحتوي على 32 طبقة بآلية انتباه هجينة: 3 طبقات انتباه خطي لكل طبقة انتباه كامل. رأس مؤشر منفصل (head.pt( ) تقيّم كل خيار من الحالات الخفية للنموذج الأساسي.

تسير كل سؤال في تمريرة 1 واحدة على الحالة بالإضافة إلى ذلك السؤال. في llama.cpp، يتم ترميز الحالة مرة واحدة وتُشارَك عبر الأسئلة. يتبع ذلك نص Nace's. صفحة Drex يقول إن النموذج تم تدريبه على التقسيمات التدريبية الرسمية لمعايير الفهرسة. وتم تقييمه فقط على تقسيمات مستبعدة من التدريب.

كيف يُظهر Drex 1.5 أداءه في الاختبارات المعيارية؟

على مؤشر القرار العام Decision Index 0.3.1 (37 معيارًا، مصحح للاحتمالية)، بطاقة النموذج تقارير:

• Drex 1.5: 58.08
• Jev 1.13.0: 57.96
• نيمبل 9B مخصص الإصدار 3: 57.19
• Cloudflare clef-flash: 56.15

يقع Drex 1.5 وJev وNimble داخل نطاق التعادل البالغ 0.9 نقطة لدى المجلس. يتفوق Drex على Jev في 20 من أصل 37 معياراً قياسياً. تأتي درجة Drex من تشغيل Nace بنفسه للمجموعة الرسمية. تُعد درجاته المجالية الأقوى في الأدوات (75.0) والأضعف في المعرفة والاستدلال (44.6). يستخدم مخطط إطلاق Nace الإصدار الأقدم Decision Index 0.2.1، حيث سجّل Drex 58.28 مقابل 57.91 لـ Jev.

على JevBench (231 عنصرًا عامًا)، حقق Drex نسبة 86.2% مقابل 87.0% لـ Jev. وكلاهما وصل إلى 73.9% في العناصر الصعبة. في مواجهة مباشرة عبر 8 ألعاب من OpenSpiel، سجّل Drex 122 فوزًا و47 تعادلًا و87 خسارة أمام Jev (56.8%).

المستندات الطويلة تمثل نقطة قوة واضحة:

• من 8K إلى 32K من الرموز: دقة 89.5%، ووسيط 0.65 ثانية
• من 32K إلى 128K رمز: دقة 93.4%، ووسيط زمني 2.0 ثانية

يؤدي اقتطاع الطلبات نفسها إلى 8K من الرموز إلى انخفاض الدقة إلى 76.5% و78%.

كيف يمكن للمطورين تشغيل Drex 1.5؟

توجد 4 مسارات للنشر، وجميعها تخدم واجهة برمجة التطبيقات (API) نفسها:

• بايثون (Kev runtime): inference.py و serve.py على وحدة معالجة رسوميات CUDA.
• llama.cpp: a ولادة fork with GGUF in bf16 أو Q8_0، على CUDA أو Metal أو المعالج المركزي.
• Ollama: أ ولادة fork ما يضيف decision القدرة.
• مُستضاف: OpenRouter يسعّر بمقدار $0.04 لكل 1M من رموز الإدخال و$0 للمخرجات، ويقدّمه DeepInfra. كما تشغّل Nace أيضًا خدمتها الخاصة Console API.

اختبرت Nace bf16 وQ8_0 على جهاز AWS g5.2xlarge (بطاقة A10G بسعة 24 GB) وحصلت على إجابات متطابقة. كما تطابق ملف GGUF بصيغة Q8_0 على جهاز Apple M5 Pro في وضعي Metal وCPU.

إن Drex agent skill تربط النموذج بـ Claude Code وCodex وCursor وOpenCode وHermes Agent وGemini CLI وGitHub Copilot. كما يقدّم launch post من Nace مكافأة تسجيل قدرها $25 لمستخدمي السحابة.

كيف يقارن Drex 1.5 مع نماذج القرار الأخرى؟

صفوف Decision Index 0.3.1 مأخوذة من بطاقة نموذج Drex 1.5، والتي تستشهد بلوحة المتصدرين العامة لـ Jev وNimble. أما نتيجة Nimble البالغة 0.2.1 فمأخوذة من بطاقة نموذجه الخاصة.

ما هي أوجه القصور؟

Drex 1.5 هو طبقة قرار، وليس نموذجًا عامًا. لا يمكنه توليد نصوص أو أكواد أو شروحات. الاختبارات المعتمدة على المعرفة هي موضع ضعفه: 45.4% على GPQA Diamond مقابل 78.6% لـ Jev، و58.7% على MMLU-Pro مقابل 82.7%.

التدريب على مقاطع التدريب الخاصة بمعايير المؤشر يساعده في أنواع القرار المألوفة. قد تختلف النتائج في المجالات الجديدة. النشر المحلي عبر Ollama وllama.cpp يتطلب فروع Nace (forks)، وليس الإصدارات الرئيسية. تستخدم الأوزان ترخيص RAIL-M مع قيود على الاستخدام، لذا تحقق من الشروط قبل الاستخدام التجاري.

الخلاصات الرئيسية

• Drex 1.5 هو نموذج قرار مفتوح بحجم 9B يسجّل درجات الخيارات في 1 تمريرة.
• يحقق 58.08 على Decision Index 0.3.1، متعادلًا مع النموذج المغلق Jev 1.13.0.
• تصل دقة المستندات الطويلة إلى 93.4% عند 32K إلى 128K من الرموز.
• يعمل على 1 وحدة معالجة رسوميات أو كنسخة Q8_0 بحجم 9.5 غيغابايت بصيغة GGUF على جهاز Mac.
• نقاط الضعف: GPQA Diamond (45.4%) وتحليل المشاعر ACOS (7.4%).

اطلع على أوزان النموذج على Hugging Face، و مستودع GitHub و صفحة منتج Drex. كل الفضل يعود إلى الباحث في هذا المشروع. كما لا تترددوا في متابعتنا على تويتر ولا تنسوا الانضمام إلى SubReddit الخاص بالتعلم الآلي الذي يضم أكثر من 150k مشترك والاشتراك في نشرة بريدية. مهلاً! هل أنت على تيليجرام؟ يمكنك الآن الانضمام إلينا على تيليجرام أيضًا.

المنشور Nace AI تفتح مصدر Drex 1.5: نموذج قرار بحجم 9B يقيّم الخيارات، لا النصوص ظهر لأول مرة على MarkTechPost.