27 milyar parametreli karar modeli açık değerlendirmede 67,52 puan aldı

Nace AI, 27 milyar parametreli karar modeli Drex Max’in teknik raporunu 5’inde yayımladı. Şirketin paylaştığı Decision Index 0.4 açık değerlendirme puanı 67,52 oldu.

Crypto Briefing, Nace AI’nin Drex teknik raporunu yayımladığını ve Drex Max’i tanıttığını bildirdi.

Drex Max, kullanıcının girdiği belgeleri, kayıtları veya soruları okuyup önceden belirlenmiş yanıt seçeneklerine olasılık atıyor. Sohbet tabanlı yapay zekâlar gibi yanıtı kelime kelime üretmek yerine seçenekleri tek bir işlemde değerlendiriyor.

Sorular, seçeneklerden birini belirleme, evet-hayır yanıtı verme veya sıralı puanlama biçiminde hazırlanabiliyor. Teknik rapor, bu yaklaşımın üretilen metni yeniden analiz etme adımlarını azaltacak şekilde tasarlandığını belirtiyor.

Model metin, JSON ve görsel girdi alıyor. Crypto Briefing’in haberine göre Drex Max, 262 bin tokenlık bağlam penceresini destekliyor.

Drex ailesinde 8 milyar parametreli DLM, 9 milyar parametreli v1.5, 35 milyar parametreli v2.0 ve 27 milyar parametreli Max bulunuyor. v2.0, uzman karışımı yapısını kullanıyor; toplam 35 milyar parametrenin yaklaşık 3 milyarı etkinleştiriliyor.

Drex Max, Decision Index 0.4 açık testinde 67,52 puan aldı. Teknik raporda karşılaştırılan Jev 1.14.0 karar modelinin puanı 60,70 oldu.

Decision Bench v4 adlı diğer değerlendirmede Drex Max’in doğruluk oranı yüzde 94,0 olarak ölçüldü. Bu testte GPT-6 Sol ve d3-turbo ile arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark görülmedi; Claude Opus 5.5’in sonucundan ise 1,6 yüzde puan düşük kaldı.

Şirketin ölçümünde sıradan istekler için medyan yanıt süresi 183 milisaniyeydi. Teknik rapor, ölçümlerin Oregon’daki bir test düzeneğinde yapıldığını ve sunucuya ulaşan ağ süresinin 70 ila 215 milisaniye arasında değiştiğini belirtiyor.

Aynı ölçüm tablosunda GPT-6 Sol’un yanıt süresi yaklaşık 2,0 saniye, Claude Opus 5.5’in ise yaklaşık 3,5 saniyeydi. Bunlar raporda belirtilen belirli test ortamının sonuçları; farklı girdi uzunluklarında veya hizmet koşullarında aynı hızın sağlanacağını göstermiyor.

Eğitimde denetimli ince ayar ve ayarlanmış geri bildirime dayalı pekiştirmeli öğrenme (RLAF) kullanıldı. Drex Max için ayrıca görsel işleme eğitimi de uygulandı.

Teknik rapordaki karşılaştırmalı deneyde RLAF, yalnızca denetimli ince ayar uygulanan modele kıyasla Decision Index puanını 2,0 puan, doğruluğu ise 1,5 yüzde puan artırdı. Seçenek sırasına yönelik tutarlılık eğitimi, seçeneklerin yeri değiştiğinde modelin kararının değişme oranını azaltmayı hedefledi.

Bununla birlikte, altı veya daha fazla seçenek içeren sorularda seçeneklerin sırası rastgele değiştirildiğinde en yüksek olasılığı alan yanıt vakaların yüzde 13’ünde farklılaştı. Bazı iş alanlarında modelin ortalama güven düzeyi gerçek doğruluğundan 5 ila 9 yüzde puan yüksekti. Rapor, kullanım ortamına göre eşiklerin ayarlanmasını ve güven düzeyi düşük kararların insanlara bırakılmasını öneriyor.

Nace AI, arama için Drex for Search ve finans alanı için Drex for Finance ürünlerini de tanıttı. Bu ürünler uzun metinler üretmek yerine arama sonuçlarının ilgililiğini değerlendirme veya sonraki işlem adımını seçme görevlerine odaklanıyor.

Seçeneklere olasılık atayan modelleri başka şirketler de yayımladı.

Drex Max’in ağırlıkları yayımlandı ancak Nace.AI Open RAIL-M lisansına tabi. Son 12 aydaki toplam geliri 1 milyon doları veya bugüne kadarki toplam yatırım tutarı aynı eşiği aşan kuruluşların, kişisel ve araştırma amaçlı kullanımlar dışında, ayrıca yazılı ticari lisans alması gerekiyor.

Lisans, Nace AI’nin karar modelleri veya belge analizi ürünleriyle rekabet eden bir hizmet sunulması halinde de ayrıca izin alınmasını şart koşuyor. İşe alım, kredi, konut, sigorta, sağlık ve eğitim gibi bireyleri önemli ölçüde etkileyen alanlarda kararların anlamlı bir insan incelemesi olmadan tamamen otomatikleştirilmesi de kısıtlanıyor. Açık depodaki kod Apache-2.0 lisansına tabi; model ağırlıklarının kullanım koşulları ise ayrıca belirlenmiş durumda.