Drex Max
Nace.AI 开源的多模态决策模型，一次前向推理输出各选项概率
Drex Max 是 Nace.AI 开源的密集 27B 参数决策模型，接收文本、JSON 或图像作为上下文，配合命名问题在一次前向推理中返回每个选项的概率，不生成文本。骨干含 Gated DeltaNet 线性注意力与全注意力层，255 路读出头支持最多 255 个选项。可经 Python、llama.cpp、Ollama、Kapitsa、MLX 在 NVIDIA GPU、Apple Silicon 与 CPU 本地运行，公开 Decision Index 0.4 得分 67.52
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2026-10-14
未收录
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工具功能
这个工具能做什么、适合谁用，以及目前已识别的核心能力。
工具简介
Drex Max 是 Nace.AI 开源的密集 27B 参数决策模型，接收文本、JSON 或图像作为上下文，配合命名问题在一次前向推理中返回每个选项的概率，不生成文本。骨干含 Gated DeltaNet 线性注意力与全注意力层，255 路读出头支持最多 255 个选项。可经 Python、llama.cpp、Ollama、Kapitsa、MLX 在 NVIDIA GPU、Apple Silicon 与 CPU 本地运行，公开 Decision Index 0.4 得分 67.52
核心功能
价格信息
暂无可验证价格信息暂无足够准确的价格信息。
基础信息
- 更新频率
- 近 7 天暂无收录动态
- 最近更新
- 2026-10-14
- 覆盖行业
更新日志
按时间记录功能更新、版本发布、新工具入库等重要变化。
- 2026-10-14开源
Drex Max v1 以 Nace.AI Open RAIL-M 许可发布开放权重，新增在 NVIDIA GPU、Apple Silicon 与 CPU 上的本地运行路径（affine Q4 需 24GB+ 内存、Q8_0 GGUF 需 48GB），公开 Decision Index 0.4 得分 67.52。
Drex Max 常见问题
关于 Drex Max 的定位、核心功能、价格与最近更新。
Drex Max 是什么？
Drex Max 是 Nace.AI 开源的密集 27B 参数决策模型，接收文本、JSON 或图像作为上下文，配合命名问题在一次前向推理中返回每个选项的概率，不生成文本。骨干含 Gated DeltaNet 线性注意力与全注意力层，255 路读出头支持最多 255 个选项。可经 Python、llama.cpp、Ollama、Kapitsa、MLX 在 NVIDIA GPU、Apple Silicon 与 CPU 本地运行，公开 Decision Index 0.4 得分 67.52。
Drex Max 有哪些核心功能？
Drex Max 当前已核验的核心功能包括：图像理解、文本分类、本地模型推理、模型推理服务。
Drex Max 如何收费？
AI Equal 当前没有收录 Drex Max 的可验证价格信息。
Drex Max 最近有什么更新？
2026-10-14：Drex Max v1 以 Nace.AI Open RAIL-M 许可发布开放权重，新增在 NVIDIA GPU、Apple Silicon 与 CPU 上的本地运行路径（affine Q4 需 24GB+ 内存、Q8_0 GGUF 需 48GB），公开 Decision Index 0.4 得分 67.52。