تعرفوا على Drex Max: نموذج القراءة متعدد الوسائط من Nace AI لوكلاء استخدام الحاسوب بنتيجة 67.59
أصدرت Nace AI نموذج Drex Max، وهو نموذج قراءة متعدد الوسائط للوكلاء الذين يستخدمون الحواسيب والمتصفحات. يقرأ نموذج Drex Max متعدد الوسائط النصوص والصور ويعيد احتمالات معايرة.
أصدرت Nace AI نموذج Drex Max، وهو نموذج قراءة متعدد الوسائط للوكلاء الذين يستخدمون الحواسيب والمتصفحات. يقرأ نموذج Drex Max متعدد الوسائط النصوص والصور ويعيد احتمالات معايرة. إنه لا يكتب أي نص. يذكر فريق Nace 67.59 على مؤشر Decision Index 0.3.2 العام، بفارق 6.9 نقطة فوق Jev 1.14 من TypeSafe. وبالنسبة لبناء الوكلاء، يعني ذلك استدعاءً واحداً رخيصاً ومحدد النوع لكل نقرة.
الخلاصة السريعة
الحجم: لم يتم الكشف عن عدد المعاملات. حتى 262,144 رمزاً لكل سؤال على واجهة API، بما في ذلك رموز الصور.
يعمل على: واجهة API مستضافة فقط (drex-max على Nace Console). لم يُعلن عن أوزان مفتوحة أو نسخ مضغوطة كمية.
الأداء: 67.59 على Decision Index 0.3.2 (العام)، وهي أعلى نتيجة تسردها Nace لأي نموذج قراءة.
الأسوأ: 19.0 على HLE، و72.5 على MMLU-Pro مقابل 82.1 لـ Jev 1.14.
ما هو Drex Max؟
Drex Max هو نموذج قراءة من Nace AI يجيب على أسئلة محددة النوع حول النصوص والصور. إنه أكثر النماذج دقة في عائلة Drex، والوحيد الذي يقرأ الصور.
نموذج القراءة لا يولّد رموزاً نصية. ترسل state وأسئلة مسماة. كل سؤال هو أحد 3 أنواع: noul (نعم/لا)، choice (اختيار تسمية) أو score (مقياس مرتب). يعيد النموذج توزيع احتمالي لكل إجابة في 1 استدعاء HTTP واحد. لا يمكن لـ Drex الإجابة إلا بالخيارات التي منحتها له.
كيف يعمل Drex Max مع الصور؟
يستخدم Drex Max نفس POST /v1/systemone نقطة النهاية (endpoint) التي تستخدمها جميع نماذج Drex. تختاره باستخدام "model": "drex-max". إنه معرّف مثبّت، لذا drex-latest لا يوجّه الطلبات إليه.
توضع الصور في مصفوفة images . كل سؤال يرى نفس الصور، قبل الحالة والأسئلة. تشير إليها بالصيغة النصية ‘Image 1’ و‘Image 2’. كل عنصر هو إما ملف مساحة عمل مُحمَّل أو base64 مضمّن.
حتى 8 صور لكل طلب، 16 MiB لكل صورة، و32 MiB كإجمالي.
يتم تصغير كل صورة إلى 1,638,400 بكسل كحد أقصى (1,280 × 1,280).
تكلف كل صورة حتى 1,602 رمزًا (token) في كل سؤال.
حتى 16 سؤالًا لكل طلب، مع حجم body للطلب يبلغ 4 MiB.
كيف ي أداء Drex Max على المعايير المرجعية؟
جميع النتائج أدناه مصدرها صفحة Drex على Nace. وهي نتائج مُبلَّغ عنها ذاتيًا. تقول Nace إن Drex يتدرّب على تقسيمات التدريب الرسمية للفهرس ويُقيَّم على تقسيمات محجوزة.
معايير القرار: يحصل Drex Max على 67.6 في Decision Index 0.3.2 العام. يحصل Jev 1.14 على 60.7 ويحصل Drex 2.0 على 61.3. على JevBench، يبلغ Drex Max إلى 92.2 مقابل 86.7 لـ Jev 1.14.
معايير الوكالة الذاتية (Agentic): يسجّل Drex Max 0.780 على OSWorld-Verified و98.2 على BFCL. يحصل على 85.2 في When2Call و84.8 في RAGTruth.
الرؤية الحاسوبية: على حزمة Decision Index Vision العامة، يسجّل Drex Max 74.5. يسجّل GPT-6 Luna Decisions 63.9. ويبلغ Mind2Web إلى 88.6 ويبلغ InfographicVQA إلى 98.8.
حيث يتخلف: يتقدّم Jev 1.14 في MMLU-Pro (82.1 مقابل 72.5)، وHLE (19.4 مقابل 19.0)، وARC-Challenge (97.6 مقابل 97.4). وفي Hateful Memes، يتخلف Drex Max عن GPT-6 Luna Decisions بنتيجة 70.6 مقابل 71.2.
تذكر Nace زمنًا قدره 174 ملّي ثانية كوسيط لكل قرار من لقطة الشاشة. يستغرق Jev 1.14 نحو 253 ملّي ثانية على الأسئلة الـ243 نفسها. وتقول Nace إن Drex Max يقبل كل أحجام لقطات الشاشة، بينما يرفض Jev 1.14 نسبة 15.9% بسبب الحجم.
تذكر Nace عبر جدولها للمعايير القياسية زمن استجابة وسيطًا (median) قدره 183 ms. ويستشهد منشور الإطلاق بـ 34 ms لكل قرار وأقل من 1 ثانية عند 262K من الرموز. تستخدم هذه الأرقام إعدادات مختلفة، لذا تعامل معها بوصفها ادعاءات منفصلة.
ملاحظة: رقم الرؤية الخاص بـ d3-flash هو تقييمه الخاص على لوحة الرؤية 0.3.2. أما رقم Drex Max فهو تشغيل من Nace نفسها. الأرقام بين مختلف الموردين ليست مقارنة مضبوطة.
الخلاصات الرئيسية
Drex Max هو أول نموذج قرار متعدد الوسائط من Nace AI.
يحصل على درجة 67.59 في Decision Index 0.3.2، أي بفارق 6.9 فوق Jev 1.14.
قرارات لقطات الشاشة تستغرق 174 مللي ثانية، مقابل 253 مللي ثانية لـ Jev 1.14.
التسعير هو 0.06 دولار لكل 1M من رموز الإدخال، مع إخراج مجاني.
الحجم غير معلن، والأوزان مغلقة، والدرجات ذاتية الإبلاغ.