モデル

Perplexity Decider v1.3：訓練、評価、利用例

原題: Perplexity Decider v1.3: Training, eval, and use cases

重要API提供オープンウェイト

分類と抽出を1つのrequestで実行

Perplexityは2026年11月12日、Decider v1.3とDecider Flash v1.3を公開しました。

両モデルは従来のDeciderシリーズを更新した、textとimageを扱うdecision modelです。

Perplexity Decisions APIとOpenRouterで提供し、ApacheライセンスのweightsをHugging Faceから配布しています。

Decider v1.3は26B、Decider Flash v1.3は5Bで、Flashはv1.3を蒸留した小型版です。

binary判定、multi-class分類、段階scoreに加え、入力内の該当textと文字位置を返すlocateを追加しました。

1つのstateに対し、分類、score、抽出の複数質問を同じrequestへまとめられます。

出力には各選択肢の確率が含まれ、分類、routing、ranking、評価、moderation、prompt injection検出に利用できます。

画像にも対応し、画面の崩れやchart表現、browser agentの画面状態を判定する利用例を示しています。

Perplexityは、複雑な判定にはDecider v1.3、量の多いroutingやlabel付けには低遅延・低costのFlashを推奨しています。

性能、安定性、costの比較値はPerplexity自身の評価で、独立評価ではありません。