Perplexity Decider v1.1 27B: najtańszy model decyzyjny w rankingu
Decider v1.1 27B od Perplexity jest najtańszy w rankingu Artificial Analysis i miał najlepszą pilność w moim polskim teście. Wagi są na Apache-2.0.
👁 118 przeczytań
- Perplexity Decider v1.1 27B jest najtańszym modelem w rankingu Artificial Analysis Decision Index - milion zadań kosztuje 16,5 USD, czyli 2,5 raza mniej niż u lidera Jeva 1.13.
- W polskim teście z 13 października 2026 model trafił dział w 44 z 47 zgłoszeń i osiągnął wynik 48/50 w kategorii pilności, ex aequo z GPT-6 Luna Decisions.
- Wagi modelu są dostępne na Hugging Face na licencji Apache-2.0, ale uruchomienie lokalne wymaga karty GPU z około 49 GiB pamięci, co wyklucza np. RTX 4090 bez kwantyzacji.
Decider v1.1 27B to model decyzyjny Perplexity z otwartymi wagami na licencji Apache-2.0. W rankingu Artificial Analysis Decision Index z 13 października 2026 ma 53,1 pkt (4. miejsce z 11), ale jest najtańszy w całej stawce: milion zadań kosztuje 16,5 USD, 2,5 raza mniej niż u lidera, Jeva 1.13. W moim polskim teście trafił dział w 44 z 47 zgłoszeń i miał najlepszy wynik w pilności. Całą kategorię opisałem w przewodniku Modele decyzyjne AI.
Decider v1.1 27B w skrócie (stan na 13.10.2026)
- Co to jest: model na bazie Qwen3.8-27B, wagi na Hugging Face (Apache-2.0) od 5.10.2026.
- Cena API: 0,02 USD za milion tokenów wejścia, wyjście bez opłat - najtaniej z modeli w rankingu AA.
- Dostęp: Decisions API Perplexity, OpenRouter (
perplexity/pplx-decider-v1.1-27b), własny serwer. - Wejście: tekst, JSON i obrazy (PNG, JPEG, WebP).
- Artificial Analysis: 53,1 pkt, 16,5 USD za milion zadań, mediana 170 ms.
- Mój test po polsku: dział 44/47, pilność 48/50, wybór narzędzia 10/10.
Co to jest Decider
Perplexity, znane z wyszukiwarki AI, wypuściło model decyzyjny 1 października 2026 (wersja v1), a kilka dni później wersję v1.1. Model nie pisze tekstu: dostaje stan i pytania z zamkniętą listą odpowiedzi, a zwraca wybraną opcję i prawdopodobieństwo każdej z nich. Według karty modelu wersja 1.1 ma tę samą bazę co v1, a poprawa wynika głównie z dwóch zmian:
- w warstwach pełnej uwagi zdjęto maskę przyczynową, więc model „widzi” całe wejście naraz w obu kierunkach,
- model trenowano na większej ilości danych, m.in. z kolekcji tasksource.
Perplexity chwali się wzrostem z 56,4 do 61,56 pkt w społecznościowym Decision Index na Hugging Face, czyli o ponad 3,5 pkt powyżej Jeva. W niezależnym rankingu Artificial Analysis Decider jest za Jevem - to dwa różne zestawy testów.
Wynik w rankingu Artificial Analysis
| Test | Decider v1.1 27B | Jev 1.13 | Claude Haiku 5.5 (low) |
|---|---|---|---|
| Decision Index | 53,1 | 57,5 | 60,6 |
| Wiedza - trafność | 39,8 | 34,6 | 52,4 |
| „Nie wiem” zamiast zmyślania | 13,3 | 35,2 | 54,6 |
| Rozumowanie (HLE) | 15,4 | 20,9 | 23,6 |
| Wybór narzędzi (When2Call) | 76,5 | 80,7 | 72,6 |
| Klasyfikacja (WildGuardTest) | 93,8 | 93,6 | 92,6 |
| Koszt 1 mln zadań | 16,5 USD | 41,5 USD | 184 USD |
| Mediana czasu | 170 ms | 127 ms | 1434 ms |
- Klasyfikacja na poziomie najlepszych. 93,8 w WildGuardTest - lepiej niż Jev i Claude Haiku 5.5, gorzej tylko od GLiDE (95,1).
- Najtańsza klasyfikacja. Milion zadań z samego WildGuardTest kosztuje według AA 12,1 USD (Claude Haiku 5.5 low: 91,5 USD).
- Drugie miejsce w rozumowaniu wśród modeli decyzyjnych (15,4), za Jevem.
- Słabo z „nie wiem” - 13,3, więc przy pytaniach o fakty częściej zgaduje.
Mój test po polsku (13.10.2026)
Ten sam zestaw, który dostało 8 innych modeli decyzyjnych i 2 LLM-y: 50 polskich zgłoszeń do sklepu (dział z 7 opcji i pilność) oraz 10 rozmów, w których asystent wybiera, czy wywołać narzędzie, dopytać, odpowiedzieć sam, czy odmówić. Decider szedł przez OpenRouter.
| Model | Dział (z 47) | Pilność (z 50) | Narzędzia (z 10) |
|---|---|---|---|
| Decider v1.1 27B | 44 | 48 | 10 |
| Microsoft-Decision-1 | 44 | 42 | 10 |
| Jev 1.13 | 41 | 46 | 10 |
| Claude Haiku 5.5 (low) | 45 | 46 | 10 |
- Pilność: 48 z 50 - razem z GPT-6 Luna Decisions najlepiej w teście, lepiej niż Claude Haiku 5.5 (46).
- Pewność jako filtr: przy pewności co najmniej 0,9 trafił dział w 39 z 41 zgłoszeń.
- Koszt: milion takich zadań wyszedłby około 7,8 USD, a Claude Haiku 5.5 low 96,7 USD - 12 razy więcej.
- Czas: mediana 417 ms z Polski przez OpenRouter (Claude Haiku 5.5: 1689 ms).
API i limity
Nie przepłacaj za te subskrypcje
Prowadzę sklep z rocznymi dostępami do narzędzi AI - te same konta, o których piszę wyżej, tylko taniej niż w cenniku producenta.
| Parametr | Wartość |
|---|---|
| Endpoint | POST https://api.perplexity.ai/v1/decisions |
| Modele | pplx-decider-v1.1-27b, pplx-decider-v1-27b |
| Pytań w jednym żądaniu | 1-128 |
| Opcji w pytaniu choice | 1-255 |
| Poziomów w pytaniu score | 1-10 |
| Wejście | poniżej 262 144 tokenów |
| Limit zapytań | 10 na sekundę na organizację |
Limit 10 zapytań na sekundę wystarczy na około 864 tys. zapytań dziennie, ale przy większym ruchu trzeba łączyć pytania w jedno żądanie albo iść przez OpenRouter lub własny serwer.
Uruchomienie u siebie
Wagi perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b są na Hugging Face na licencji Apache-2.0, więc można ich używać komercyjnie bez progu przychodu. Według karty modelu potrzebna jest karta CUDA z miejscem na około 49 GiB wag plus pamięć roboczą - czyli GPU klasy 80 GB albo dwie karty. Dołączony pomocniczy kod lokalny mieści tekst i obrazy jednej decyzji w 8192 tokenach. Na RTX 4090 z 24 GB model się nie zmieści bez kwantyzacji, której Perplexity nie wydało.
Kiedy wybrać Decider
- Tak: masowa klasyfikacja i moderacja przy niskim budżecie, firmy, które chcą mieć otwarte wagi na Apache-2.0 i uruchomić model u siebie, decyzje z obrazem.
- Raczej nie: pytania o fakty, przy których model powinien przyznać się do niewiedzy (lepiej Microsoft-Decision-1 albo Jev), bardzo duży ruch przez API Perplexity (limit 10 zapytań na sekundę).
Najczęstsze pytania
Ile kosztuje Perplexity Decider?
0,02 USD za milion tokenów wejścia, wyjście jest darmowe (Perplexity i OpenRouter, stan na 13.10.2026). Według Artificial Analysis milion zadań kosztował 16,5 USD - najmniej w rankingu.
Czy Decider jest open source?
Wagi są otwarte na licencji Apache-2.0 na Hugging Face. Do uruchomienia potrzeba około 49 GiB pamięci karty.
Czy Decider ma coś wspólnego z wyszukiwarką Perplexity?
Nie bezpośrednio. To osobny model do decyzji w aplikacjach, dostępny przez API. O samej wyszukiwarce pisałem w przewodniku Perplexity.
Google · Twoje źródłaPromptowy wyżej w Twoim Google - jednym kliknięciemDodaj do preferowanych źródeł →Źródła
- Perplexity: Decisions API (sprawdzone 13.10.2026)
- Hugging Face: perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b
- OpenRouter: perplexity/pplx-decider-v1.1-27b
- Artificial Analysis Decision Index v1.0 (13.10.2026)
- Własny test: 13.10.2026, 60 zadań przez OpenRouter z Polski.
Cały tydzień w AI, w jednym mailu
Wybrane premiery, narzędzia i analizy. Raz w tygodniu, prosto do skrzynki.
Zapisz się za darmo →Podobne tematy na Promptowym
