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Nace.AI: Drex v2.0

nace-ai/drex-v2.0

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

Segundo o catálogo do OpenRouter, nace-ai/drex-v2.0 é um modelo de decisão de mistura de especialistas com 35B parâmetros da Nace.AI, com 3B parâmetros ativos, descrito como o sucessor maior do Drex v1.5. Ele aceita entrada de texto (um estado expresso como texto ou JSON com perguntas tipadas, como sim/não ou múltipla escolha) e retorna decisões estruturadas, com janela de contexto de 131.072 tokens segundo o catálogo. Neste pacote de fontes não havia um model card independente nem dados de desempenho medido; portanto, as capacidades são apenas as relatadas pela fonte e merecem validação em cargas de trabalho reais.[1]

Pontos fortes

O catálogo do OpenRouter reporta um design de mistura de especialistas de 35B que ativa apenas 3B parâmetros por chamada, o que pode manter modestos os custos de inferência em relação ao tamanho total do modelo.[1]
Uma janela de contexto de 131.072 tokens, segundo o catálogo, poderia comportar entradas de texto extensas.[1]
Conforme a descrição do catálogo, ele produz decisões tipadas a partir de estados em texto ou JSON com perguntas estruturadas, o que pode simplificar a integração em pipelines de decisão.[1]

Limitações

A evidência vem apenas do catálogo: não havia um model card independente neste pacote de fontes e a listagem não inclui benchmarks nem resultados de desempenho medido, portanto a qualidade real exige validação em cargas de trabalho.[1]
O catálogo não lista modo de raciocínio, exibe um conjunto vazio de parâmetros suportados, entrada somente de texto e valores nulos para data de corte de conhecimento e licença, deixando esses aspectos desconhecidos, e não ausentes.[1]

Onde usar

Potencialmente adequado a tarefas de classificação, roteamento ou triagem em que o problema possa ser formulado como um estado em texto/JSON com perguntas tipadas, mediante avaliação no fluxo de trabalho alvo.[1]
Sua saída de decisões estruturadas pode se encaixar em pipelines de automação que precisam de respostas legíveis por máquina, sujeito a testes de precisão e latência.[1]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · Nace.AI: Drex v2.0Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

Drex v2.0 is a 35B mixture-of-experts decision model (3B active) from Nace.AI, the larger successor to [Drex v1.5](https://openrouter.ai/nace-ai/drex-v1.5). Given a state (text or JSON) and typed questions (yes/no, multiple choice,...

Especificações

ID do modelo: nace-ai/drex-v2.0
ID canônico: nace-ai/drex-v2.0-20261009
Criador: nace-ai
Adicionado ao OpenRouter: 12.10.2026
Comprimento de contexto: 131,072
Modalidade: text->decisions
Modalidades de entrada: text
Modalidades de saída: decisions
Preço por token: Sem preço por token no snapshot da fonte — consulte o OpenRouter para a unidade de cobrança
Corte de conhecimento: —
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	—
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	—
Escrita	Sem medição	—
Raciocínio	Sem medição	—
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	—
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
DeepInfra	131,072	—	—	—	—	100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.