Découvrez Drex Max : le modèle de décision multimodal de Nace AI destiné aux agents informatiques, avec un score de 67,59

Découvrez Drex Max : le modèle de décision multimodal de Nace AI destiné aux agents informatiques, avec un score de 67,59

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L’industrie de l’IA poursuit sa transformation rapide avec cette nouvelle annonce.

Découvrez Drex Max : le modèle de décision multimodal de Nace AI destiné aux agents informatiques, avec un score de 67,59

Nace AI a lancé Drex Max, un système de décision multimodal destiné aux agents utilisant des ordinateurs et des navigateurs. Le modèle de décision multimodal Drex Max analyse du texte et des images et renvoie des probabilités calibrées. Il ne génère aucun texte. L’équipe de Nace affiche un score de 67,59 sur l’indice public Decision Index 0.3.2, soit 6,9 points de plus que le Jev 1,14 de TypeSafe. Pour les développeurs d’agents, cela signifie un appel typé et peu coûteux par clic.

En complément, drex Max est un modèle d’IA décisionnel développé par Nace AI qui répond à des questions formulées par écrit portant sur du texte et des images. Il s’agit du modèle le plus précis de la gamme Drex, et le seul capable d’analyser des images.

Un modèle de décision ne génère pas de jetons. Vous lui envoyez un état et des questions nommées. Chaque question est de l’un des trois types suivants : « noul » (oui/non), « choice » (sélection d’une étiquette) ou « score » (échelle ordonnée). Le modèle d’IA renvoie une distribution de probabilités pour chaque réponse en un seul appel HTTP. Drex ne peut répondre qu’avec les options que vous lui avez fournies.

Drex Max utilise le même point de terminaison POST /v1/systemone que tous les modèles Drex. Vous le sélectionnez avec « model » : « drex-max ». Il s’agit d’un identifiant fixe ; par conséquent, « drex-latest » ne le redirige pas vers ce point de terminaison.

Les images sont stockées dans `animagesarray`. Chaque question affiche les mêmes images, avant l’état et les questions. Vous les désignez par « Image 1 » et « Image 2 » en texte brut. Chaque entrée est soit un fichier téléchargé depuis l’espace de travail, soit un code Base64 intégré.

Tous les scores ci-dessous proviennent de la page Drex de Nace. Il s’agit de données fournies par l’utilisateur lui-même. Nace précise que Drex s’entraîne selon les séries officielles de l’indice et que ses scores sont calculés sur la base de séries non utilisées.

Nace indique un temps médian de 174 ms par décision relative à une capture d’écran. Jev 1.14 met 253 ms pour traiter les mêmes 243 questions. Nace précise que Drex Max accepte toutes les tailles de captures d’écran, tandis que Jev 1.14 en rejette 15,9 % en raison de leur taille.

Dans son tableau comparatif, Nace fait état d’une latence médiane de 183 ms. L’article de lancement mentionne 34 ms par décision et moins d’une seconde pour 262 000 tokens. Ces chiffres correspondant à des configurations différentes, il convient de les considérer comme des affirmations distinctes.

Les retombées concrètes se feront sentir dans les mois qui viennent.

Pour aller plus loin :

D’après MarkTechPost : MarkTechPost