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Noticia · Perplexity AI · 2 min de lectura

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Perplexity lanza los modelos de decisión de pesos abiertos Decider v1.3

Perplexity AI publicó la versión 1.3 de sus modelos de decisión de pesos abiertos Decider, con una nueva función de extracción de fragmentos llamada locate y los pesos disponibles en Hugging Face, OpenRouter y su propia API de Decisions.

Perplexity AI lanzó la versión 1.3 de sus modelos de decisión de pesos abiertos Decider el 12 de noviembre de 2026, con una nueva función de extracción de fragmentos de texto llamada locate y los pesos del modelo publicados en Hugging Face, OpenRouter y su propia API de Decisions, según Perplexity Decider.

Qué cambió en la versión 1.3

  • Decider v1.3 es un ajuste fino de Qwen 3.8-27B, y Decider Flash v1.3 es un ajuste fino destilado de Qwen 3.5-4B, que sustituyen a Decider v1.2 y Decider Flash v1.2
  • Ambos modelos se publican bajo la licencia Apache 2.0 como pesos descargables en Hugging Face
  • Los modelos están disponibles a través de la API de Decisions de Perplexity, en Hugging Face y mediante OpenRouter
  • La nueva función locate extrae fragmentos de texto para reconocimiento de entidades nombradas, detección de datos personales (PII) y respuesta extractiva de preguntas
  • La versión 1.3 agrega atención bidireccional en sus capas de atención completa y admite clasificación binaria y multiclase con resultados de probabilidad
  • Decider v1.3 tiene una ventana de contexto de 262.144 tokens

Qué significa esto para quienes construyen con IA

Perplexity reporta que Decider v1.3 alcanza un 91,6% de precisión promedio en la clasificación de consultas, 6,54 puntos por encima del modelo de producción anterior, 83,99 nDCG@10 en 72 tareas de recuperación y reordenamiento, un 88,16% de precisión promedio en 8 idiomas y un 93,98% de concordancia con jueces en solicitudes reales a la API.

Los modelos de decisión que entregan clasificaciones o probabilidades estructuradas en lugar de texto libre se están convirtiendo en una categoría de modelo distinta y más económica que las herramientas de codificación con IA y de agentes pueden usar para enrutamiento, filtrado y extracción en lugar de llamar a un LLM completo.


Fuentes

Redactado con ayuda de IA, únicamente a partir de las fuentes indicadas arriba. Antes de publicarse, controles automáticos verificaron sus fechas, sus fuentes y todas sus versiones de idioma.

Perplexity lanza los modelos de decisión de pesos abiertos Decider v1.3 | vibecoding.inc