Perplexity представила Decider for Mac: приложение запускает на компьютере модель pplx-decider-flash-v1.2 и возвращает вероятности для вопросов о тексте или изображении. Анонс опубликован 23 октября 2026 года. Это дата сообщения о Mac-приложении, а не подтверждённая дата выпуска самой версии модели. Официальный анонс.
Редакционная ИИ-иллюстрация, не интерфейс Decider. Метафора локального выбора; для первоначальной загрузки нужен интернет.
Что умеет модель решений
Decider предназначен для задач с заранее заданной структурой ответа. Он выбирает категорию, оценивает утверждение или ставит оценку по шкале. Свободный текст, программный код и объяснение рассуждений модель не генерирует. Такой результат можно использовать в программе без разбора ответа чат-бота. Описание Decisions API.
У сервиса три типа вопросов:
- choice: выбор среди заданных вариантов с вероятностью для каждого;
- noul: вероятность утвердительного ответа;
- score: распределение вероятностей по уровням шкалы и итоговая взвешенная оценка.
Для choice поле confidence не равно вероятности лидирующего варианта: оно вычисляется с учётом числа вариантов. Поэтому нельзя автоматически читать его как «долю правильных ответов». Форматы и трактовка результатов.
Практический смысл такого инструмента виден в маршрутизации обращений. Вместо просьбы «ответь клиенту» программа задаёт более узкую задачу: определить отдел. Сам ответ клиенту, правила эскалации и действия после классификации остаются отдельной частью процесса.
Как устроен официальный пример
В документации Decider for Mac разбирается обращение о двойном списании за заказ на прошлой неделе. В поле state помещён текст сообщения, вопрос route имеет тип choice, а список вариантов состоит из billing, shipping и technical. Это категории оплаты, доставки и технической поддержки. Пример Perplexity.
Ответ должен содержать выбранную категорию, вероятности вариантов и confidence. Для этого обращения разработчик показывает запрос, но не его числовой ответ: подтвердить выбранную категорию по странице нельзя. Здесь разобрана структура официального примера; собственный запуск на Mac не проводился.
Для иллюстрации разделения ответственности представим рабочую схему: обращение поступает в классификатор, программа читает выбранную категорию, а сомнительные случаи передаёт сотруднику. Это редакционный пример использования, не дополнительная функция приложения. Порог для такой передачи нужно проверять на собственных размеченных обращениях; Perplexity также рекомендует оценивать модель на своих данных. Рекомендации разработчика.
Что потребуется для запуска
Приложение рассчитано на Mac с Apple silicon M1 или новее, macOS 13+, 16 ГБ памяти и примерно 6 ГБ свободного места. При первом открытии оно скачивает модель объёмом около 5,8 ГБ. Windows, Linux и Intel Mac приложение не поддерживает. Системные требования.
После загрузки Decider работает из строки меню и предоставляет локальный адрес http://127.0.0.1:8080/v1/decisions. Для локальных запросов ключ Perplexity API не нужен, тарификации за них нет. Однако первоначальная загрузка требует сети, а приложение может запросить Hugging Face token с правами чтения. Поэтому обещание «без API-ключа Perplexity» не означает «без любой регистрации». Установка и локальный режим.
Кадр официальной анимации Perplexity из анонса. Это промоиллюстрация, не скриншот нашего запуска. Источник.
Что показывают опубликованные тесты
Flash построен на Qwen3.5-4B и обучен с использованием распределений вероятностей более крупных моделей решений. В карточке Perplexity его сравнивают с pplx-decider-v1.2 размером 27B. По Decision Index 0.3 Flash получает 60,05 балла при одном вопросе на запрос, старшая модель при совместной обработке вопросов получает 68,09. По Vision Decision Index 0.3 результаты составляют 72,53 и 77,43 соответственно. Это оценки разработчика, не независимый тест. Карточка модели.
Данные Perplexity. Для Decision Index сопоставлены опубликованные режимы: один вопрос на запрос у Flash и совместные запросы у 27B. Визуальный тест использует изображения до 1,6 Мп. График показывает качество на этих наборах, а не скорость приложения на Mac. Таблицы результатов.
Отдельно карточка GGUF описывает небольшую проверку на Apple Metal: квантованная версия Q8_0 совпала с эталоном float32 по наиболее вероятному варианту во всех 13 контрольных вопросах с текстом и изображениями. Максимальное расхождение вероятностей составило 0,016. Этот результат относится к ограниченному набору, а не доказывает одинаковую точность на любых задачах. Проверка GGUF.
Где проходит граница локального решения
У файлов модели GGUF указана лицензия Apache 2.0; переносить её на приложение Decider.dmg без проверки отдельных условий нельзя. Та же карточка предупреждает, что обычный llama-server не поддерживает нужный этому checkpoint протокол v3. Наличие файла GGUF само по себе не делает модель обычным чат-ботом, который можно запустить в любом совместимом интерфейсе. Лицензия и требования к runtime.
Decider for Mac интересен прежде всего как локальный компонент для классификации: входные данные, ограниченный набор вариантов, числовой ответ. При оценке такого инструмента полезнее проверить ошибки на реальных типах обращений и подобрать правила ручной проверки, чем ожидать от него универсального диалога. Опубликованные бенчмарки помогают понять позиционирование модели, но не заменяют эту проверку.
