Perplexity lança Decider v1.3 e Decider Flash v1.3, modelos de classificação inspirados no Jev

O Decider é um classificador de propósito geral. Você entrega uma entrada e um conjunto de perguntas, cada uma com suas respostas possíveis, e ele devolve uma distribuição de probabilidade por pergunta, em uma única passada. Não há geração token a token, e o custo de processar o contexto é compartilhado entre as perguntas. Segundo a Perplexity, isso o posiciona entre LLMs e classificadores específicos de tarefa: aceita tarefas novas por prompt em linguagem natural, mas sem o custo de gerar texto livre.

Tecnicamente, a Perplexity adapta backbones generativos. Um token especial marker indica onde ler a predição, e uma camada linear (decision head), inicializada a partir da camada de saída do modelo base e podada para os tokens de opção (A, B, C), converte o estado oculto em probabilidades. A versão 1.3 adota atenção bidirecional com perguntas isoladas: o estado enxerga todas as perguntas, mas cada pergunta só enxerga o estado e a si mesma, o que dá respostas mais estáveis do que na v1.2. O modelo maior é baseado em Qwen3.8-27B e o Flash (menor) é destilado para o Qwen3.5-4B por divergência KL. O treino tem três etapas: generalista, LoRA por domínio e uma etapa de visão, com prioridade para métricas de texto.

O recurso novo, locate, extrai trechos do texto com posições de início e fim, para NER, identificação de PII e QA extrativo. Ele usa um token próprio, uma span head e adaptadores LoRA. A Perplexity admite que mesclar esses adaptadores ao backbone ainda causa regressão nas requisições de decisão, então eles ficam separados e só são ativados em pedidos de locate. Ambos os modelos estão no Hugging Face sob licença Apache, no OpenRouter e na Perplexity Decisions API.

Nos números da própria Perplexity, em 63 tarefas de classificação o Decider v1.3 atinge 91,6% de acurácia média, 6,54 pontos percentuais acima dos classificadores de produção, e supera o Jev 1.14. Em avaliação por domínios, lidera nos sete testados, com vantagem de até 12,9 pontos em finanças e 9,3 em direito sobre o Jev 1.14. São resultados reportados pela empresa, incluindo suíte interna.

Em 16 de setembro de 2026, o CEVIU noticiou em "TypeSafe IA lança System One Models e Jev para automação de decisões" o acesso antecipado ao Jev, que inspira o Decider. Em 15 de outubro de 2026, em "Jev 1.14: Imagens Experimentais e Otimização do Modelo de Produção", a TypeSafe trouxe entrada de imagens experimental. Agora a Perplexity cita o Jev 1.14 como referência a superar em seus testes.

Em 2 e 5 de outubro de 2026, o CEVIU cobriu o Clef e o Clef-flash, da Cloudflare, modelos de decisão de código aberto no mesmo molde do Jev. O Decider segue a mesma lógica, com par grande e Flash sob Apache, o que indica uma categoria se formando em torno do formato de decisão.

Para quem opera roteamento, moderação ou avaliação de saídas com LLMs generativos, a leitura é que dá para trocar geração por probabilidades em uma passada, com menos latência e custo. A licença Apache e a presença no Hugging Face permitem testar em casa. Vale desconfiar dos benchmarks: a própria Perplexity reconhece que leaderboards podem ser manipulados e mede em suíte interna, então o teste nos seus dados continua obrigatório.