That's NeuralCatálogo de modelos

perplexity

Perplexity: Decider Flash V1.2

perplexity/pplx-decider-flash-v1.2

Nossa análise

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

Decider Flash V1.2 da Perplexity é um modelo compacto de decisões, documentado como uma variante destilada e menor do Decider V1.2, com o mesmo formato de solicitação e a mesma API, aceitando texto e imagens. Ele retorna respostas estruturadas para perguntas de múltipla escolha, probabilidade binária e pontuação ordenada, em vez de gerar prosa. Avaliações do fornecedor relatam qualidade decisória medida inferior à do modelo maior, mas melhor eficiência; a evidência independente ainda é limitada.[1][2]

Pontos fortes

  • Aceita texto e imagens pelo mesmo formato de solicitação conjunta e contrato de API do Decider maior.[1][2]
  • Oferece suporte a escolhas discretas, probabilidades binárias e pontuações ordenadas, com probabilidades ou confiança quando aplicável e acesso a logits brutos.[2]
  • A documentação posiciona o checkpoint destilado para implantações sensíveis a latência ou custo e relata que ele preserva grande parte da qualidade decisória medida do modelo maior.[2]

Limitações

  • Ele retorna objetos de decisão em vez de prosa, portanto redação ou explicação aberta exige outro componente.[1][2]
  • A evidência detalhada vem principalmente da documentação do fornecedor; os campos de benchmark do OpenRouter estão vazios neste pacote, então validação independente na tarefa continua necessária.[1][2]
  • Sequências além do comprimento documentado de treinamento foram apenas verificadas pontualmente, e a implantação exige acesso ao repositório privado, hardware CUDA e uma rota de serviço compatível com suas camadas não causais e leitura por marcador.[2]

Onde usar

  • Pode servir para triagem de suporte ou operações que atribua rótulos de equipe, urgência e tipo de sentimento a partir de um mesmo estado.[2]
  • Pode ser útil em fluxos de seleção ou ranking que aproveitem probabilidades ou margens de logits binários em vez de justificativas geradas.[2]
  • Pode ser considerado para tarefas de decisão que combinem contexto textual com imagens, após verificar os limites documentados de imagens e sequências.[1][2]

Fontes

  1. [1] OpenRouter catalog · Perplexity: Decider Flash V1.2Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
  2. [2] Model documentation · Perplexity: Decider Flash V1.2Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

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

Decider Flash V1.2 is a 4B-parameter decision model from Perplexity, a smaller, lower-cost sibling of [Decider V1.2](/perplexity/pplx-decider-v1.2) with the same API contract. Instead of generating text, it reads content passed...

Especificações

ID do modelo
perplexity/pplx-decider-flash-v1.2
ID canônico
perplexity/pplx-decider-flash-v1.2-20261016
Criador
perplexity
Adicionado ao OpenRouter
16.10.2026
Comprimento de contexto
262,144
Modalidade
text+image->decisions
Modalidades de entrada
text, image
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.

TarefaNotaCapacidade declarada pela fonte
Qualidade geralSem medição—
ProgramaçãoSem medição—
AgentesSem medição—
EscritaSem medição—
RaciocínioSem medição—
Análise de documentosSem medição—
VisãoSem mediçãoentrada: image
Geração de imagensSem medição—
ÁudioSem medição—
VídeoSem medição—
EmbeddingsSem 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.

ProvedorComprimento de contextoPreço entrada /1MPreço saída /1MLatência p50 (30m, s)Taxa p50 (30m, tok/s)Disponibilidade (30m)
Perplexity262,144————100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.