Conoce Drex Max: el modelo de decisión multimodal de Nace AI para agentes de uso de computadora con una puntuación de 67.59
Nace AI ha lanzado Drex Max, un modelo de decisión multimodal para agentes que usan computadoras y navegadores. El modelo de decisión multimodal Drex Max lee texto e imágenes y devuelve probabilidades calibradas.
Nace AI ha lanzado Drex Max, un modelo de decisión multimodal para agentes que usan computadoras y navegadores. El modelo de decisión multimodal Drex Max lee texto e imágenes y devuelve probabilidades calibradas. No escribe texto. El equipo de Nace reporta 67.59 en el público Decision Index 0.3.2, 6.9 puntos por encima del Jev 1.14 de TypeSafe. Para los creadores de agentes, eso significa una llamada tipada y barata por clic.
TL;DR
Tamaño: Parámetros no divulgados. Hasta 262,144 tokens por pregunta en la API, incluidos los tokens de imagen.
Se ejecuta en: Solo API alojada (drex-max en Nace Console). No se han anunciado pesos abiertos ni compilaciones cuantizadas.
Rendimiento: 67.59 en Decision Index 0.3.2 (público), la puntuación más alta que Nace lista para cualquier modelo de decisión.
Lo mejor:98.2 en BFCL llamadas de herramientas, y 92.2 en JevBench frente a 86.7 para Jev 1.14.
Lo peor: 19.0 en HLE, y 72.5 en MMLU-Pro frente a 82.1 para Jev 1.14.
¿Qué es Drex Max?
Drex Max es un modelo de decisión de Nace AI que responde preguntas tipadas sobre texto e imágenes. Es el modelo más preciso de la familia Drex, y el único que lee imágenes.
Un modelo de decisión no genera tokens. Usted envía state y preguntas con nombre. Cada pregunta es de uno de 3 tipos: noul (sí/no), choice (elegir una etiqueta) o score (escala ordenada). El modelo devuelve un distribución de probabilidad para cada respuesta en 1 llamada HTTP. Drex solo puede responder con las opciones que le diste.
¿Cómo funciona Drex Max con imágenes?
Drex Max usa el mismo POST /v1/systemone endpoint que todos los modelos Drex. Lo seleccionas con "model": "drex-max". Es un ID fijo, así que drex-latest no enruta hacia él.
Las imágenes van en un images array. Cada pregunta ve las mismas imágenes, antes del estado y las preguntas. Te refieres a ellas como ‘Image 1’ y ‘Image 2’ en texto plano. Cada entrada es un archivo del workspace subido o base64 en línea.
Hasta 8 imágenes por solicitud, 16 MiB cada una, 32 MiB en total.
Cada imagen se redimensiona a un máximo de 1,638,400 píxeles (1,280 × 1,280).
Cada imagen cuesta hasta 1,602 tokens en cada pregunta.
Hasta 16 preguntas por solicitud, con un cuerpo de solicitud de 4 MiB.
¿Cómo rinde Drex Max en los benchmarks?
Todas las puntuaciones siguientes provienen de la página de Drex de Nace. Son autoinformadas. Nace dice que Drex entrena con las divisiones oficiales de entrenamiento del índice y se evalúa con divisiones reservadas.
Benchmarks de decisión: Drex Max obtiene 67.6 en el Decision Index 0.3.2 público. Jev 1.14 obtiene 60.7 y Drex 2.0 obtiene 61.3. En JevBench, Drex Max alcanza 92.2 frente a 86.7 de Jev 1.14.
Benchmarks agénticos: Drex Max registra 0.780 en OSWorld-Verified y 98.2 en BFCL. Obtiene 85.2 en When2Call y 84.8 en RAGTruth.
Visión: En la suite pública Decision Index Vision, Drex Max obtiene 74.5. GPT-6 Luna Decisions obtiene 63.9. Mind2Web alcanza 88.6 e InfographicVQA alcanza 98.8.
Dónde se queda atrás: Jev 1.14 lidera en MMLU-Pro (82.1 vs 72.5), HLE (19.4 vs 19.0) y ARC-Challenge (97.6 vs 97.4). En Hateful Memes, Drex Max queda detrás de GPT-6 Luna Decisions, 70.6 vs 71.2.
Nace indica una mediana de 174 ms por decisión de captura de pantalla. Jev 1.14 tarda 253 ms en las mismas 243 preguntas. Nace dice que Drex Max acepta cualquier tamaño de captura de pantalla, mientras que Jev 1.14 rechaza el 15.9% por tamaño.
En su tabla de benchmarks, Nace reporta una latencia mediana de 183 ms. La publicación de lanzamiento cita 34 ms por decisión y menos de 1 segundo a 262K tokens. Esas cifras usan configuraciones distintas, así que trátelas como afirmaciones separadas.
Nota: la cifra de visión de d3-flash es su propia evaluación en el panel de visión 0.3.2. La cifra de Drex Max es una ejecución propia de Nace. Los números entre proveedores distintos no son una comparación controlada.
Conclusiones clave
Drex Max es el primer modelo de decisión multimodal de Nace AI.
Obtiene 67.59 en el Decision Index 0.3.2, 6.9 puntos por encima de Jev 1.14.
Las decisiones sobre capturas de pantalla toman 174 ms, frente a 253 ms de Jev 1.14.
El precio es de $0.06 por 1M de tokens de entrada, con salida gratuita.
El tamaño no se ha divulgado, los pesos son cerrados y las puntuaciones son autorrreportadas.
