أصدرت Nace AI Drex Max v1 بأوزان مفتوحة. يُعد Drex Max أقوى نماذجها لاتخاذ القرار، والآن يعمل على جهازك الخاص. يتضمن الإصدار أوزان bf16، وملف Q8_0 GGUFونقطة تفتيش affine Q4 ونسخًا مشتقة من llama.cpp و Ollama. بالنسبة للمطورين، تعني الأوزان المفتوحة لـ Drex Max إمكانية إبقاء التوجيه والتصنيف وفحوصات السياسات على جهاز محلي.
TL;DR
- الحجم: 27B معلمة كثيفة، نافذة تبلغ 262,144 رمزًا (16,384 افتراضيًا)، وحتى 255 خيارًا لكل سؤال.
- يعمل على: كرت رسوميات NVIDIA مع Python (H100 bf16، أو L40S سعة 48 GB بدقة 8 بت). أجهزة Mac بشرائح Apple Silicon بذاكرة 24 GB أو أكثر (affine Q4) أو 48 GB (Q8_0 GGUF). المعالج المركزي عبر llama.cpp و Ollama.
- الأداء: 67.52 على مؤشر القرار العام Decision Index 0.4، أي بفارق 6.27 نقطة عن Drex v2.0 (وفق تقارير ذاتية).
- الأفضل: مهارة 97.3 على InfographicVQA. تصل منطقة الأدوات إلى 81.9. نموذج قرار من الطراز الأول يمكن الآن تشغيله دون اتصال على جهاز Mac.
ما هو Drex Max؟
Drex Max هو نموذج قرار من Nace.AI يجيب على أسئلة مكتوبة تتعلق بسياق معين. تمرر حالة (نص أو JSON أو صورًا) بالإضافة إلى أسئلة مسماة. يعيد النموذج احتمالًا لكل خيار في تمريرة أمامية واحدة. لا يتم توليد أي شيء.
تأتي الأسئلة بـ 3 أنواع: الاختيار بين خيارات مسماة، ونعم/لا، ودرجة ترتيبية. هذا يجعله مناسبًا لتوجيه الوكلاء، وفرز التذاكر، وفحوصات الضوابط الحارسة. يُقدَّم الإصدار المستضاف لتوجيه الوكلاء، والتصنيف، وفحوصات السياسات.
كيف يعمل Drex Max؟
يصف بطاقة النموذج هيكلاً كثيفاً بقياس 27B مع 64 طبقة. من بينها 48 طبقة انتباه خطي من نوع Gated DeltaNet تعمل من اليسار إلى اليمين. أما الـ 16 طبقة الأخرى فهي طبقات انتباه كامل، تُوضع كل أربع طبقات، وهي غير سببية. يمكن لكل رمز الانتباه إلى التسلسل بأكمله.
تمر الصور عبر برج رؤية أصلي وتكون مرئية لكل سؤال في الطلب. ثم يحوّل رأس قراءة بـ 255 فئة الحالة الخفية الأخيرة إلى احتمالات للخيارات. يذكر ملف الإعدادات نوع نموذج qwen3_5 بنافذة مواقع تبلغ 262,144.
كيف يؤدي Drex Max في المعايير المرجعية؟
جميع الأرقام أدناه مُبلَّغ عنها ذاتياً من قبل Nace AI،
- مؤشر القرار 0.4 (النص العام): 67.52. أما Drex v2.0 فيحقق 61.25 وJev 1.13.0 يحقق 57.96.
- مهارة المجال: الأدوات 81.9، اللغة 72.2، الاسترجاع 68.8، المعرفة والاستدلال 57.1، الفنون 53.4.
- مؤشر الرؤية العام: 73.92 عبر 11 معياراً مرجعياً و12,210 صفاً.
- مؤشر القرار من Artificial Analysis: 64، وهو ما تقول Nace إنه يحتل المرتبة 4 من 18.
- JevBench: 92.2% (213/231). Decision Bench v4: 94.30% (1010/1071).
تغطي مجموعة بيانات النتائج 140,620 طلباً. تُحسب الطلبات التي لم تُجَب على أنها خاطئة.
كيف تشغّل Drex Max محلياً؟
توثّق Nace 5 بيئات تشغيل. جميعها تخدم واجهة POST /v1/systemone نفسها.
| بيئة التشغيل | العتاد | نقطة التحقق | الصور |
| بايثون | كرت رسوميات من NVIDIA | bf16 (~49 GB) أو 8-bit (~26 GB) | نعم |
| نسخة llama.cpp المفرّعة | Apple Metal، المعالج المركزي CPU | Q8_0 GGUF بحجم 27.25 GB | لا |
| نسخة Ollama المفرّعة | Apple Metal، المعالج المركزي CPU | Q8_0 GGUF | لا |
| Kapitsa الإصدار v0.2.25 أو أحدث | Apple Silicon | Q8_0 GGUF أو Q4 خطي (affine) | لا |
| MLX | Apple Silicon | Q4 خطي (affine) بحجم 14.45 GB | لا |
يستهدف نقطة فحص affine Q4 أجهزة Mac ذات ذاكرة 24 GB أو أكثر. أما Q8_0 GGUF فيتطلب 48 GB. على جهاز Mac بذاكرة 48 GB، توصي Nace باستخدام –context 2048 مع Kapitsa.
يضبط مستخدمو Ollama القيمة num_gpu إلى 40 لنقل 40 طبقة إلى Metal. وبتعيين num_gpu على 0 يعمل النموذج على المعالج المركزي CPU. تحتاج نسخة Ollama المفرّعة إلى سطر قرار CAPABILITY في ملف Modelfile.
أثبت التكميم ثباته في اختبارات Nace. على جهاز Apple M5 Pro بذاكرة 48 GB، طابق Q8_0 GGUF أداء H100 bf16 بفارق لا يتجاوز 0.02 لكل احتمال. وبقي Q4 الخطي (affine) ضمن فارق 0.0329 عن Q8_0، من دون أي انقلاب في القرارات.
Drex Max مقارنةً بنماذج القرار الأخرى
| Drex Max v1 | Drex v2.0 | Drex v1.5 | Jev 1.13.0 | |
| المعاملات | كثيف 27B | 35B MoE، ~3B نشط | 9B | غير منشور |
| الحد الأقصى للسياق | 262,144 | 131,072 | 131,072 | غير مُفصح عنه |
| المدخلات | نصوص، JSON، صور | نصوص (أُسقطت برج الرؤية) | نصوص | غير مُفصح عنه |
| الأوزان | مفتوح، Nace.AI Open RAIL-M | مفتوح، Nace.AI Open RAIL-M | مفتوح، Nace.AI Open RAIL-M | مغلق، مستضاف |
| أصغر ملف محلي | Affine Q4، ماك بذاكرة 24 GB أو أكثر | Q8_0، بحجم 36.9 GB | Q8_0، بحجم ~9.5 GB | غير منطبق |
| مؤشر القرارات العام | 67.52 (v0.4) | 61.25 (v0.3.1) | 58.08 (v0.3.1) | 57.96 |
| JevBench | 92.2% | 85.7% | غير مُفصح عنه | 86.6% |
| مؤشر قرارات AA | 64 | 58 | غير مدرج | 58 |
| السعر المستضاف | $0.03 / لكل 1K قرارات (عند الإطلاق) | $0.06 / لكل 1K قرارات | $0.04 / لكل 1K قرارات | $42 / لكل 1M مهام |
يذكر فريق Nace AI أن Decision Index 0.4 يستخدم نفس المجموعة العامة المستخدمة في 0.3.1.
أبرز النقاط
- أوزان Drex Max v1 أصبحت متاحة للعموم الآن بموجب ترخيص Nace.AI Open RAIL-M.
- يحقق درجة 67.52 على Decision Index 0.4، متفوقًا على Drex v2.0 (61.25).
- يمكن تشغيل نسخة بدقة 4 بت على أجهزة ماك مزودة بشرائح Apple Silicon بسعة 24 جيجابايت عبر Kapitsa أو MLX.
- حقق Q8_0 على شريحة M5 Pro أداءً مطابقًا لـ H100 bf16 بفارق 0.02.
- مسارات ماك المحلي و CPU نصية فقط في الوقت الحالي.
اطّلع على أوزان النموذج, Q8_0 GGUF, الكود والوثائق, التغريدة و وحدة التحكم السحابية.
شكرًا لفريق Nace AI على القيادة الفكرية والموارد لهذه المقالة. هذه المقالة برعاية Nace AI.
ظهرت المقالة Nace AI تفتح مصدر Drex Max v1: نموذج قرار بحجم 27B يعمل محليًا على Apple Silicon أول مرة على MarkTechPost.