™Drex 1.5 vs Decision-1：只打分、不写字的模型之争
决策模型成了 10 月最热的新品类：Nace.AI 的 Drex 1.5 开源了 8.95B 权重的打分模型，微软的 Decision-1 则以后训练 Qwen3.5-9B 的闭源服务应战，两者都只输出选项概率、不生成文本。
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对比首发：Drex 1.5 vs Decision-1。
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逐项对比
✓ 标出这一项占优的一边| 项目 | Drex 1.5 | Decision-1 |
|---|---|---|
| 发布方与时间 | Nace.AI，2026 年 10 月 9 日前后上线（OpenRouter 标 10-9） | 微软，2026 年 10 月 9 日（Command Line 博客） |
| 价格 | $0.04 输入 / $0 输出每百万 token（OpenRouter）✓ | $0.042 输入 / 输出免费每百万 token（微软公布） |
| 上下文 | 默认 16,384，最高 131,072（模型卡）✓ | 32,768（微软公布） |
| 开放程度 | 权重开放，Nace.AI Open RAIL-M 许可；单 GPU / Mac 可本地运行✓ | 仅托管 API（Microsoft Foundry、OpenRouter），无公开权重 |
| 官方公布的基准 | Decision Index 0.3.1 得 58.08（Nace 模型卡数据） | 36 项基准平均准确率 83.5%，微软称第一（微软内部测试） |
结论
结论：怎么选——需要本地部署或自行改权重，看 Drex 1.5（开放权重，单 GPU 可跑）；要微软托管的低延迟打分服务，看 Decision-1（P50 85 毫秒，输出免费）。
01两者是什么
Drex 1.5 是 Nace.AI 在 10 月 9 日前后发布的决策模型，参数 89.5 亿（8.95B），权重开放（Nace.AI Open RAIL-M 许可）。它不生成文本：输入一段状态（文本或 JSON）加一组定型问题（选择、是否、打分），一次前向计算就返回每个选项的校准概率，接口为 POST /v1/systemone，与 TypeSafe 的 Jev 决策接口兼容。默认上下文 16,384 token，最高可扩至 131,072；bf16 权重约 18GB，单张 CUDA 显卡可跑，Q8_0 GGUF 版约 9.5GB，可在苹果芯片或 CPU 上运行。
Decision-1 是微软 10 月 9 日在 Command Line 博客公布的决策打分模型，由阿里 Qwen3.5-9B 后训练而来，微软表示未来会换基座到自有模型与 OpenAI 模型。它只走托管 API（Microsoft Foundry 与 OpenRouter），不公开权重；上下文 32,768 token，输入 $0.042 每百万 token、输出免费。微软称其在 36 项基准（约 15 万道训练时不可见的题目）对比中平均准确率 83.5% 居首，P50 延迟 85 毫秒，比 H2O-Lightning-4B 快 2.5 倍、比 GPT-6 Sol 快 35 倍——以上均为微软内部测试数据。
02分项对比
下表对照两者的公开定价、上下文、开放程度与官方基准：注意两者引用的不是同一套基准，分数不可直接换算。
03关键事实
- 发布时间：Drex 1.5 于 10 月 9 日前后上线（OpenRouter 页面标注 2026-10-09）；Decision-1 由微软在 10 月 9 日的 Command Line 博客公布。
- 价格：Drex 1.5 在 OpenRouter 为每百万 token 输入 $0.04、输出 $0；Decision-1 输入 $0.042 每百万 token、输出免费（微软公布）。
- 基准：Drex 1.5 在 Decision Index 0.3.1 得 58.08（Nace 模型卡数据，10B 参数以下最高）；Decision-1 在微软 36 项基准对比中平均准确率 83.5%（微软内部测试）。两套基准不同，不可直接比较。
- 开放程度：Drex 1.5 权重开放（RAIL-M 许可），支持本地部署；Decision-1 仅提供托管 API，无公开权重、无本地运行版本。
为什么重要
决策模型一周新增两个 9B 级玩家，Drex 1.5 开源可本地部署，Decision-1 以 85 毫秒延迟走微软托管服务。
相关公司微软
信源MarkTechPost（2026-10-09，原文）；OpenRouter（2026-10-09，原文）；微软 Command Line 博客（2026-10-09，原文）；The Register（2026-10-10，原文）。本文为公开信息整理，不构成任何投资建议。
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