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    Perplexity abre pesos do pplx-decider-v1.1-27b e corta custo de API pela metade

    A Perplexity lançou o modelo de decisão multimodal pplx-decider-v1.1-27b sob licença Apache 2.0, com preço de entrada reduzido para 0,02 dólar.

    Foto de Leandro Vieira

    Leandro Vieira

    CEO e founder | IA.com.br

    6 de out. de 2026 · 3 min de leitura

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    Mãos de especialista posicionando um bloco geométrico de madeira clara sobre linha divisória em tabuleiro verde, com cronômetro mecânico de latão desfocado ao fundo sob luz lateral suave.
    A precisão em processos de decisão lógica e classificação rápida é central para a nova geração de modelos eficientes.

    A Perplexity disponibilizou publicamente os pesos do modelo pplx-decider-v1.1-27b e reduziu pela metade o custo de uso de sua ferramenta comercial. Lançada sob a licença de código aberto Apache 2.0, a nova versão traz melhorias estruturais de processamento e foca em tarefas em que programas de computador precisam escolher respostas precisas em vez de redigir textos longos.

    Diferente dos assistentes virtuais convencionais projetados para conversar, os chamados modelos de decisão operam como classificadores lógicos rápidos. O sistema analisa entradas multimodais, ou seja, consegue interpretar tanto textos em linguagem natural quanto imagens. Em vez de produzir parágrafos explicativos, o modelo devolve alternativas estruturadas acompanhadas de suas respectivas probabilidades estatísticas. As respostas podem ser um formato binário de sim ou não, a escolha de um item dentro de uma lista prévia ou uma classificação baseada em regras definidas por desenvolvedores.

    O novo modelo foi construído a partir do ajuste fino da arquitetura base Qwen3.8-27B. Ele mantém o tamanho aproximado de 26 bilhões de parâmetros e preserva uma janela de contexto de 250 mil tokens, unidade básica de texto processada por inteligências artificiais. O formato dos arquivos usa precisão numérica BF16 e combina a espinha dorsal de processamento com um módulo final de decisão específico gravado em safetensors.

    Mãos com luvas pretas ajustando micrômetro de precisão junto a prisma de quartzo sobre bancada escura de laboratório.
    Ajuste milimétrico de instrumentos ópticos em bancada de testes, em alusão ao refinamento de precisão e calibração de modelos neurais.

    A equipe técnica da empresa explicou que o salto de desempenho decorre principalmente de duas alterações: a remoção da máscara causal, técnica de treinamento que antes impedia o modelo de avaliar sentenças inteiras de forma simultânea, e a adição de bases de treino complementares, como a coleção de dados tasksource.

    Para quem utiliza a ferramenta pela nuvem sem instalar os arquivos no próprio computador, o acesso ocorre pela Decisions API (abre em nova aba). Esse serviço havia sido apresentado pela Perplexity em 1 de outubro de 2026, com cobrança original de 0,04 dólar por milhão de tokens de entrada e saída gratuita de dados. Com a atualização anunciada pela equipe oficial em 6 de outubro de 2026, o preço do milhão de tokens de entrada caiu para 0,02 dólar.

    O canal oficial da equipe técnica destacou as mudanças de custo e de avaliação:

    pplx-decider-v1.1-27b, nosso modelo multimodal de decisão com pesos abertos atualizado, já está disponível. Ele obtém a maior pontuação no novo benchmark Decision Index 0.3 do @huggingface. O pplx-decider-v1.1-27b custa a metade da versão v1, a US$ 0,02 por milhão de tokens de entrada.

    — Perplexity Developers (@perplexitydevs), 6 de out. de 2026, no X

    Nos testes padronizados de capacidade de escolha, reunidos no índice Decision Index 0.3 do Hugging Face (abre em nova aba), a pontuação média geral do sistema subiu de 56,4 na versão preliminar para 61,56 no modelo v1.1. O resultado supera o concorrente Jev, cuja marca no mesmo teste ficou em 57,9 pontos.

    Categoria do testeJevpplx-decider-v1-27bpplx-decider-v1.1-27b
    Conhecimento (Knowledge)51,4040,9048,18
    Linguagem (Language)62,0063,5069,45
    Recuperação (Retrieval)55,4054,9061,26
    Ferramentas (Tools)75,1079,3078,88
    Artes (Arts)37,7039,4044,66
    Média Geral (Decision Index)57,9056,4061,56

    O ganho mais acentuado ocorreu na área de linguagem, na qual o modelo atingiu 69,45 pontos, enquanto a única oscilação negativa frente à versão anterior aconteceu na categoria de ferramentas, com leve recuo de 79,3 para 78,88 pontos.

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