결정 모델

리퀴드 AI가 한국 시각 10월 8일 새벽 2시께 결정 모델 d1-3B와 실험판 d1-omni-600M의 가중치를 허깅페이스에 공개했습니다.

결정 모델은 글을 생성하지 않고 한 번의 계산으로 선택지나 확률을 내놓는 모델로, d1-3B는 텍스트와 이미지를, d1-omni-600M은 텍스트와 함께 이미지나 음성을 받습니다.

d1-3B는 공개 데이터셋 7개 평균 82.9점으로 Decider 4B(81.1점)를 앞섰고, Decision Index 0.2.1에서는 48.57점으로 매개변수 100억 개 미만 결정 모델 가운데 가장 높았습니다.

클라우드플레어가 10월 2일 새벽 공개한 결정 모델 가운데 작은 Clef-flash는 응답 지연 중앙값이 38.8밀리초로, 타입세이프의 Jev(524.1밀리초)보다 약 13배 빨랐습니다.

결정 모델은 글을 생성하지 않고 주어진 선택지 가운데 답을 골라 확률과 함께 돌려주며, Clef는 텍스트와 함께 이미지도 보고 판단합니다.

두 모델은 Jev API와 호환되고 가중치는 아파치 2.0 라이선스로 공개됐습니다.

클라우드플레어가 한국 시각 10월 2일 0시 30분께 결정 모델 Clef와 Clef-flash를 공개하고 가중치를 허깅페이스에 아파치 2.0 라이선스로 올렸습니다.

결정 모델은 글을 생성하지 않고 정해진 선택지 가운데 답을 골라 확률과 함께 돌려주는 모델로, 타입세이프(TypeSafe)의 Jev가 이 방식을 내놓은 뒤 비슷한 모델이 잇따르고 있습니다.

Clef는 Jev와 API가 호환되며, Jev에 없는 이미지 입력과 6만 4,000토큰 문맥(Jev는 3만 2,000토큰)을 지원합니다.

아마존웹서비스(AWS)의 Strands Labs가 한국 시각 10월 2일 새벽 결정 모델 Strands Decider 2B를 아파치 2.0 라이선스로 공개했습니다.

큐원3.5-2B를 바탕으로 만든 모델로, 글을 생성하지 않고 선택지 가운데 하나를 고르거나 점수를 매기면서 확신도를 함께 내놓습니다.

결정 모델 평가 JevBench의 공개 과제 231개에서 정확도 72.3%를 냈고, RTX 3090 한 장에서 질문당 중앙값 115밀리초에 답합니다.

퍼플렉시티가 Decisions API와 이미지까지 받는 결정 모델 pplx-decider-v1-27b를 공개했습니다.

Qwen3.8-27B를 미세조정한 모델로, 답을 길게 쓰지 않고 정해진 선택지별 확률을 바로 내놓아 고객 문의 분류나 에이전트 라우팅에 씁니다.

가격은 입력 100만 토큰당 0.04달러이고 출력 토큰은 무료이며, 모델 가중치도 공개했습니다.

인셉션이 정해진 질문에 선택지별 확률로 답하는 결정 모델 Mercury Decide를 공개했습니다.

인셉션은 JevBench v1.4 기준 OpenRouter에서 가장 높은 성능을 냈다고 주장하며, 초당 최대 14번의 판단을 처리한다고 밝혔습니다.