Perplexity Decider v1.1 27B: fiyatı ve test sonuçları
Perplexity Decider v1.1 27B, açık ağırlıkları ve düşük API maliyetiyle dikkat çekiyor. Artificial Analysis sıralamasını ve Lehçe test sonuçlarını inceleyin.
👁 115 okunma
Decider v1.1 27B, Perplexity’nin Apache-2.0 lisanslı açık ağırlıklı karar verme modelidir. 13 Ekim 2026 tarihli Artificial Analysis Decision Index sıralamasında 53,1 puanla 11 model arasında 4. sırada yer alıyor. Ancak listedeki en ucuz model: bir milyon görev 16,5 USD tutuyor; bu, lider Jev 1.13’ten 2,5 kat daha ucuz. Lehçe yaptığım testte 47 başvurunun 44’ünü doğru bölüme yönlendirdi ve aciliyet sınıflandırmasında en iyi sonucu aldı. Bu kategoriyle ilgili tüm ayrıntıları Yapay zekâ karar verme modelleri rehberinde anlattım.
Decider v1.1 27B özeti (13.10.2026 itibarıyla)
- Nedir: Qwen3.8-27B tabanlı bir model. Apache-2.0 lisanslı ağırlıkları 5.10.2026’dan beri Hugging Face’te.
- API fiyatı: Bir milyon giriş token‘ı 0,02 USD; çıkış ücretsiz. Artificial Analysis sıralamasındaki modeller arasında en ucuzu.
- Erişim: Perplexity Decisions API, OpenRouter (
perplexity/pplx-decider-v1.1-27b) veya kendi sunucunuz. - Girdi: Metin, JSON ve görseller (PNG, JPEG, WebP).
- Artificial Analysis: 53,1 puan, bir milyon görev için 16,5 USD, 170 ms medyan süre.
- Lehçe testim: Bölüm 44/47, aciliyet 48/50, araç seçimi 10/10.
Decider nedir?
Yapay zekâ arama motoruyla tanınan Perplexity, karar verme modelini 1 Ekim 2026’da v1 olarak yayımladı; birkaç gün sonra da v1.1 sürümü çıktı. Model metin yazmaz: kendisine bir durum ve yanıt seçenekleri sınırlı sorular verilir, o da bir seçenek seçip her seçeneğe olasılık atar. Model kartına göre 1.1 sürümü v1 ile aynı temel modele dayanıyor; iyileştirme başlıca iki değişiklikten kaynaklanıyor:
- Tam dikkat katmanlarında nedensel maske kaldırıldı. Böylece model tüm girdiyi aynı anda, iki yönde de görebiliyor.
- Model, tasksource koleksiyonundan alınanlar da dâhil olmak üzere daha fazla veriyle eğitildi.
Perplexity, Hugging Face’teki topluluk Decision Index puanının 56,4’ten 61,56’ya yükseldiğini ve Jev’i 3,5 puandan fazla geçtiğini belirtiyor. Bağımsız Artificial Analysis sıralamasında ise Decider, Jev’in gerisinde. Bunlar iki ayrı test kümesi.
Artificial Analysis sıralamasındaki sonuçlar
| Test | Decider v1.1 27B | Jev 1.13 | Claude Haiku 5.5 (low) |
|---|---|---|---|
| Decision Index | 53,1 | 57,5 | 60,6 |
| Bilgi doğruluğu | 39,8 | 34,6 | 52,4 |
| Uydurmak yerine “Bilmiyorum” deme | 13,3 | 35,2 | 54,6 |
| Akıl yürütme (HLE) | 15,4 | 20,9 | 23,6 |
| Araç seçimi (When2Call) | 76,5 | 80,7 | 72,6 |
| Sınıflandırma (WildGuardTest) | 93,8 | 93,6 | 92,6 |
| 1 milyon görevin maliyeti | 16,5 USD | 41,5 USD | 184 USD |
| Medyan süre | 170 ms | 127 ms | 1434 ms |
- Sınıflandırmada üst sıralarda. WildGuardTest’te 93,8 puan aldı; Jev ve Claude Haiku 5.5’ten daha iyi, yalnızca GLiDE’dan (95,1) düşük.
- En düşük sınıflandırma maliyeti. AA’ya göre yalnızca WildGuardTest’teki bir milyon görev 12,1 USD tutuyor (Claude Haiku 5.5 low: 91,5 USD).
- Akıl yürütmede karar modelleri arasında ikinci. 15,4 puanla Jev’in arkasında.
- “Bilmiyorum” deme konusunda zayıf. 13,3 puan aldığı için olgusal sorularda daha sık tahmin yürütüyor.
Lehçe testim (13.10.2026)
Aynı test seti sekiz başka karar verme modeline ve iki LLM‘ye de uygulandı: Bir mağazaya gönderilmiş, Lehçe yazılmış 50 başvuru (7 seçenekli bölüm sınıflandırması ve aciliyet) ile asistanın araç çağırma, ek soru sorma, kendi yanıtını verme ya da reddetme seçeneklerinden birini seçtiği 10 konuşma. Decider’ı OpenRouter üzerinden çalıştırdım. Test Lehçe yapıldı; aşağıdaki Türkçe örnek ve açıklamalar testin Türkçe tekrarı değildir.
| Model | Bölüm (47 üzerinden) | Aciliyet (50 üzerinden) | Araçlar (10 üzerinden) |
|---|---|---|---|
| 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 |
- Aciliyet: 50 üzerinden 48. GPT-6 Luna Decisions ile birlikte testin en iyi sonucu; Claude Haiku 5.5’in 46 puanından yüksek.
- Güven puanı filtre olarak kullanılabilir. Güven puanı en az 0,9 olduğunda 41 başvurunun 39’unu doğru bölüme yönlendirdi.
- Maliyet: Bu tür görevlerden bir milyonunun maliyeti yaklaşık 7,8 USD olurdu. Claude Haiku 5.5 low ise 96,7 USD tutardı; yani 12 kat daha fazla.
- Süre: Polonya’dan OpenRouter üzerinden yapılan testte medyan 417 ms (Claude Haiku 5.5: 1689 ms).
API ve limitler
| Parametre | Değer |
|---|---|
| Endpoint | POST https://api.perplexity.ai/v1/decisions |
| Modeller | pplx-decider-v1.1-27b, pplx-decider-v1-27b |
| Tek istekte soru sayısı | 1-128 |
| Choice sorusunda seçenek sayısı | 1-255 |
| Score sorusunda seviye sayısı | 1-10 |
| Girdi | 262 144 token’ın altında |
| İstek limiti | Organizasyon başına saniyede 10 |
Saniyede 10 istek limiti günde yaklaşık 864 bin isteğe yeter. Daha fazla trafik için soruları tek bir istekte birleştirmek ya da OpenRouter veya kendi sunucunuzu kullanmak gerekir.
Modeli kendi sunucunuzda çalıştırma
perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b ağırlıkları Hugging Face’te Apache-2.0 lisansıyla yayımlanıyor. Bu lisansla gelir eşiği olmadan ticari kullanım mümkün. Model kartına göre ağırlıklar yaklaşık 49 GiB yer kaplıyor; çalışma belleği de gerektiğinden 80 GB sınıfında bir GPU veya iki ekran kartı gerekiyor. Pakete eklenen yardımcı yerel kod, tek bir karar için metin ve görselleri 8192 token’a sığdırıyor. Model, RTX 4090’ın 24 GB belleğine kuantizasyon olmadan sığmıyor. Perplexity kuantize bir sürüm yayımlamadı.
Decider’ı ne zaman tercih etmeli?
- Tercih edilebilir: Düşük bütçeyle büyük ölçekte sınıflandırma ve moderasyon yapmak, Apache-2.0 lisanslı açık ağırlıkları kendi sunucusunda çalıştırmak veya görsellerle karar vermek isteyen şirketler için.
- Pek uygun değil: Modelin bilmediğini söylemesinin beklendiği olgusal sorular için (Microsoft-Decision-1 veya Jev daha iyi seçenekler olabilir) ve Perplexity API’si üzerinden çok yüksek trafik için (saniyede 10 istek limiti).
Sık sorulan sorular
Perplexity Decider ne kadar?
Bir milyon giriş token’ı 0,02 USD; çıkış ücretsiz (Perplexity ve OpenRouter, 13.10.2026 itibarıyla). Artificial Analysis’a göre bir milyon görevin maliyeti 16,5 USD; bu, sıralamadaki en düşük tutar.
Decider açık kaynak mı?
Ağırlıklar Hugging Face’te Apache-2.0 lisansıyla açık. Modeli çalıştırmak için yaklaşık 49 GiB GPU belleği gerekiyor.
Decider’ın Perplexity arama motoruyla ilgisi var mı?
Doğrudan yok. Uygulamalarda karar vermek için tasarlanmış ayrı bir model ve API üzerinden kullanılabiliyor. Arama motoruyla ilgili ayrıntıları Perplexity rehberinde anlattım.
Google · KaynaklarınızParıldak'ı Google'ınızda üst sıralara taşıyın - tek tıklaTercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin →Kaynaklar
- Perplexity: Decisions API (13.10.2026’da kontrol edildi)
- 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)
- Kendi testim: 13.10.2026’da Polonya’dan OpenRouter üzerinden 60 görev.
Parıldak'taki benzer konular
