# pplx-decider v1.1: обновлённая модель решений и MLX-версия для Mac

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/pplx-decider-v1-1-27b-mlx-4bit-mac/

Perplexity обновила pplx-decider до v1.1, а сообщество выпустило четырёхбитную версию для Mac с Apple Silicon. Модель не ведёт чат: она выбирает вариант ответа или оценивает вероятность по заданным правилам. Для MLX-версии автор конверсии указывает Mac с минимум 24 ГБ объединённой памяти; редакция не запускала её самостоятельно.

Если нужно распределить входящие письма по отделам или отмечать подозрительные сообщения, обычно от модели требуется не длинный ответ, а выбор из заранее заданных вариантов. **pplx-decider v1.1-27b** решает именно такую задачу: получает текст, при необходимости изображения и вопрос, а возвращает вариант и вероятности. Это не модель для обычной беседы. Репозиторий исходной модели создан 5 октября 2026 года, а репозиторий отдельной четырёхбитной сборки MLX — 7 октября для компьютеров Mac с процессором Apple Silicon. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3) [s5](#src-s5)

## Что изменилось по сравнению с первой версией?

По данным Perplexity, новая версия набрала **61,56** в Decision Index против **56,4** у v1. Эти числа относятся к авторской оценке по набору из 38 тестов с собственными весами категорий: они не означают процент правильных ответов в вашей переписке и не измерены Modelium. В подробном файле оценки показатель 61,56 и полнота охвата 0,9993 записаны отдельно; не следует смешивать этот индекс с другими метриками. Разработчик связывает прирост с изменением режима внимания и расширением обучающих данных; сами веса и код обработки решения доступны в репозитории. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

## Что даёт версия для Mac?

У исходного пакета Perplexity — 11 файлов весов и отдельный файл, который переводит вычисления в ответы на вопросы. Это не обычная чат-модель, поэтому попытка открыть её как привычную модель генерации текста даст неправильный способ работы. Сборка сообщества `mlx-community/pplx-decider-v1.1-27b-4bit` содержит три файла весов и собственный скрипт `decider_mlx.py`, сохраняющий нужный режим внимания и обработку вероятностей. MLX здесь — библиотека для вычисления модели на Apple Silicon, а «4 бит» — способ уменьшить объём хранения весов, который может изменить вероятности ответов. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3) [s4](#src-s4)

Автор MLX-сборки указывает **Mac с Apple Silicon, минимум 24 ГБ объединённой памяти и Python 3.12+**. Это именно заявленное автором требование для его варианта, а не расчёт Modelium по размеру скачиваемых файлов. На 33 проверочных решениях автор сообщает совпадение выбранного ответа с исходной моделью во всех 33 случаях, но расхождения вероятностей остаются. Его замеры скорости на M5 Max с 128 ГБ — результаты конкретной конфигурации, не обещание для любого Mac. Редакция не загружала и не запускала модель. [s3](#src-s3)

## Как понять, подходит ли она для вашей задачи?

Представьте письмо «С карты дважды списали деньги за заказ». Вопрос с вариантами «оплата», «доставка», «техническая помощь» должен привести к категории «оплата»; отдельно можно запросить вероятность того, что обращение срочное. Это **учебный критерий проверки, а не результат запуска модели**. Для реального использования сначала подготовьте собственные примеры и проверьте выбранные категории и вероятности вручную: даже высокая вероятность не заменяет контроль ошибочных маршрутов. В карточке MLX-пакета есть код и инструкция по установке, но это технический путь для человека, знакомого с Python, а не проверенный редакцией домашний рецепт. [s3](#src-s3)

## Ограничения и доступ

Оба репозитория отмечены Apache-2.0 и содержат LICENSE и NOTICE. Это сведения о лицензировании опубликованных пакетов, а не гарантия пригодности модели для конкретного правового или коммерческого сценария. Официальная карточка всё ещё требует авторизованный доступ к якобы закрытому репозиторию, однако при проверке 8 октября API Hugging Face показывает `private: false`, `gated: false`, а файл весов отвечает без авторизации. Следовательно, карточка и текущее состояние доступа расходятся; перед загрузкой проверяйте доступность повторно. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3) [s4](#src-s4) [s5](#src-s5)

Если у вас уже есть первая версия, начните с [материала о pplx-decider v1](https://modelium.tech/zhurnal/pplx-decider-v1-27b-local-decision-model/), чтобы сравнить назначение, а затем изучите оригинальную карточку v1.1 и конкретную MLX-сборку. **Следующий шаг:** на собственных неперсональных примерах проверьте, нужен ли вам выбор из категорий вообще; для свободного ответа на вопросы выбирайте чат-модель, а не decider. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3)

## Источники

1. [Perplexity AI: pplx-decider-v1.1-27b, README и манифест](https://huggingface.co/perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b/blob/3b45dead91dfa6d95aad6b95764a606fab2bf7a6/README.md) — получено 2026-10-08
2. [Perplexity AI: машинная оценка Decision Index](https://huggingface.co/perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b/blob/3b45dead91dfa6d95aad6b95764a606fab2bf7a6/evaluation/decision-index.json) — получено 2026-10-08
3. [mlx-community: pplx-decider-v1.1-27b-4bit](https://huggingface.co/mlx-community/pplx-decider-v1.1-27b-4bit/blob/66383f28b37637658b02b8e82b1029598b138642/README.md) — получено 2026-10-08
4. [Hugging Face: API и список файлов MLX-конверсии](https://huggingface.co/api/models/mlx-community/pplx-decider-v1.1-27b-4bit) — получено 2026-10-08
5. [Hugging Face: официальный репозиторий Perplexity и дата создания](https://huggingface.co/api/models/perplexity-ai/pplx-decider-v1.1-27b) — получено 2026-10-08