Nace.AI 把 Drex Max v1 的权重放上了 Hugging Face，10 月 30 日改完最后一版。
模型卡第一行是三个数字：公开决策榜 67.52，视觉榜 73.92，第三方 Artificial Analysis 的决策指数 64。
它不写字。给一段上下文和几个带名字的问题，回来的是每个选项的概率，一次前向，中间没有解码循环。
64 分在 AA 那张决策榜上排第 4，一共 18 款。榜首 65，比它高 1 分；Claude Haiku 5.5 是 61，GPT-6 Luna 是 55。
说白了，这模型不写周报，回的是「这单该给谁」。
能不能上手，两个条件先摆出来。
一台 24GB 内存的 Mac 就够，跑 Q4 量化版，走 Kapitsa 或 MLX；48GB 的机器上 Q8，官方在 M5 Pro 上测出单次约 400 毫秒。
权重免费下，代码在 GitHub。许可证那道坎，后面单说。
一次前向，255 个选项一次算完
先看那 255 个选项是怎么来的。
最后一层的隐藏状态不喂给词表，喂给一个 255 路的读数头，出来就是概率。
少了解码那一段，延迟自然压到几百毫秒，机器也不用太强。
底子是 Qwen 3.5 那套结构。HF 的 config 里 architectures 写着 Qwen3_5Model。
64 层里 48 层线性注意力，每 4 层插一个全注意力。
那几个全注意力层是非因果的，每个 token 都看得见整段上下文，这也是它敢往 26 万 token 上顶的底气。
代价同样清楚。报告写不了，只能做选择题、打分、判是不是。
要出文字，还是得另请一个聊天模型。
还有个坑，别拿普通 chat 模板往上套。模型卡明说，按因果方式跑，那些分数复现不出来，踩坑的是自己。
默认上下文只有 16,384 个 token，要开到 262,144，得自己加环境变量重来一遍。
两张榜，一张是自己出的题
我们先把两张榜分开。
67.52 那个「公开决策榜」，是 Nace 自己做的题库，37 项基准、14 万条请求。
跟自家上一代比，35B 的 Drex v2.0 是 61.25，小 8B 反而高出 6 分。
真正第三方的是 AA 那个 64 分，四项测试加权，第 4 名，前面三家挤在 65 上。
视觉这边分得更开，信息图表问答 97.3，票据字段抽取 92.4，网页元素定位 84.2。
换个方向就掉下来，专业图表推理 47.3，梗图内容审核 40.6。
看表格行，看画面里的图表不太行。
榜上的分是一回事，业务里见真章是另一回事。
Reddit 上 u/Puzzleheaded_Ad_8575 问得直接，这不就是拿个 27B 微调，再加个分类头？
底下 u/oxygen_addiction 回：都是。
发帖的是 Nace 团队的 u/m4rkGS，被追问细节时只说了句技术报告「coming soon」。
权重给的是 v1，官网在卖 v1.1
去官网看，首页挂的是 Drex Max v1.1：决策指数 70.8，每次 172 毫秒，一千次决策 3 美分。
放出来的这版权重是 67.52、约 400 毫秒。
开源的是上一代，最新版留在自家云上卖。这套路数不新鲜，大厂早玩过。
再看许可证。名字叫 Nace.AI Open RAIL-M，不是 OSI 认可的开源协议。
附件 A 第 2 段写了三条：过去 12 个月营收过 100 万美元、累计融资过 100 万美元、做跟它竞争的产品。
踩中任一条，就得单独找 Nace 买商业授权，联系邮箱都写好了。
个人用途和研究用途除外。爱好者随便跑，拿到 A 轮又想做成产品的团队，得先谈钱，最后买单的就是这批人。
Hugging Face 上一个月 192 次下载、22 个赞。
决策模型这条路能不能立住，接下来看两件事：有没有人肯把技术报告和评测口径摊开，开源阵营跟不跟。
手里有 24GB Mac 的，今天就能试，把攒了半年的工单丢进去，看派单分得对不对，比看榜有用。
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