A Nace.AI publicou no Hugging Face, em 9 de outubro de 2026, os pesos do Drex 1.5, um modelo de decisão de 8,95 bilhões de parâmetros. Ele recebe um estado, em texto ou JSON, e perguntas com opções fechadas, e devolve a probabilidade de cada opção numa única passada, sem gerar texto. Pela medição da própria empresa, o Drex marca 58,08 no Decision Index 0.3.1, contra 57,96 do Jev 1.13.0, da TypeSafe, diferença que fica dentro da faixa de empate do placar. Os pesos ocupam cerca de 18 GB e rodam numa GPU de 24 GB.
Em resumo
- O que é: modelo de decisão com pesos abertos, feito sobre uma versão destilada do Qwen 3.5 de 9 bilhões, que dá nota a opções definidas pelo usuário.
- Placar: 58,08 no Decision Index 0.3.1 contra 57,96 do Jev, à frente em 20 de 37 benchmarks, em medição da própria Nace.AI.
- Onde perde: 45,4% no GPQA Diamond contra 78,6% do Jev, e 7,4% de F1 na análise de sentimento ACOS contra 29,5%.
- Custo: US$ 0,04 por milhão de tokens de entrada no OpenRouter, com saída grátis, ou só a energia numa GPU própria de 24 GB.
- Leitura: entre os líderes, o placar já está dentro da margem de empate, e a escolha passa a depender de licença, latência e de onde o dado pode rodar.
O que a Nace.AI lançou?
O Drex 1.5 responde três tipos de pergunta. Escolha entre opções nomeadas, com probabilidade para cada uma. Sim ou não, com a probabilidade do sim. E nota numa escala ordenada, com média ponderada pela probabilidade. Como nenhum token é sorteado, parâmetros como temperatura deixam de valer, e a resposta fica presa às opções fornecidas, segundo o MarkTechPost.
A base é o MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B, uma versão destilada do Qwen 3.5 de 9 bilhões, com 32 camadas e atenção híbrida: três camadas de atenção linear para cada camada de atenção completa. Em cima dela, uma cabeça separada (pointer head) dá nota a cada opção a partir dos estados internos do modelo. O contexto padrão é de 16.384 tokens e pode chegar a 131.072, segundo o cartão do modelo no Hugging Face.
O Drex usa o mesmo contrato de API do Jev, o POST /v1/systemone. Quem já chama o Jev troca algumas variáveis de ambiente e passa a chamar o Drex, segundo o MarkTechPost. A licença dos pesos é a Open RAIL-M da Nace.AI, que tem restrições de uso. O código de execução sai sob Apache 2.0.
Quanto o Drex marca, e quem mediu?
Todos os números do Drex vêm de rodadas da própria Nace.AI com o kit oficial do índice. As outras linhas da tabela vêm do placar público. No Decision Index 0.3.1, com 37 benchmarks públicos, o Drex marca 58,08. O Jev 1.13.0 tem 57,96, o Bespoke Nimble 9B v3 tem 57,19 e o Clef-flash, da Cloudflare, 56,15. Os três primeiros cabem na faixa de empate de 0,9 ponto do placar. O Drex fica à frente do Jev em 20 dos 37 testes.
O Drex vai melhor em ferramentas (75,0) e em recuperação de informação (61,7). Vai pior em conhecimento e raciocínio: 44,6, contra 53,9 do Jev. No GPQA Diamond marca 45,4%, contra 78,6% do Jev. No MMLU-Pro, 58,7% contra 82,7%. No ACOS, de análise de sentimento por aspecto, o F1 fica em 7,4%, contra 29,5% do Jev, segundo o MarkTechPost. No JevBench, com 231 itens, o Jev leva por pouco: 87,0% contra 86,2%.
O ponto mais forte é texto longo. Em documentos de 32 mil a 128 mil tokens, o Drex acerta 93,4%, com latência mediana de 2 segundos. De 8 mil a 32 mil tokens, acerta 89,5%, em 0,65 segundo. Quando o mesmo documento é cortado em 8 mil tokens, o acerto cai para 76,5% na faixa menor e para 78% na maior. Em oito jogos do OpenSpiel contra o Jev, foram 122 vitórias, 47 empates e 87 derrotas.
Há duas ressalvas. A Nace.AI diz que treinou com as partições oficiais de treino dos benchmarks do índice e avaliou só nas partições reservadas para teste. Isso afina o modelo para o tipo de pergunta do índice, e o resultado em domínio novo pode ser outro, como o MarkTechPost aponta. E o placar muda conforme a versão do índice e quem mede. Na versão 0.2.1, o Drex marcou 58,28. Na mesma versão, a Fastino informou 64,81 para o seu GLiDE, também em medição própria, segundo o BenchLM. Sem rodada independente, a liderança segue como declaração de fabricante.
Onde o Drex entra na corrida dos modelos de decisão?
A categoria tem menos de um mês de vida pública. Em 22 de setembro, o AI Weekly registrou um placar no Hugging Face com mais de 30 modelos de decisão de pesos abertos, testados em 132.422 pedidos de 37 benchmarks. A sequência de lançamentos de Cloudflare, AWS e Microsoft já foi contada pela Marcio.AI no post do Decision-1, que saiu em 9 de outubro. A Nace.AI respondeu no mesmo dia.
O que separa o Drex no grupo é a combinação. Tem pesos abertos, como o Clef. Tem o preço de nuvem do Jev e do Decision-1: US$ 0,04 por milhão de tokens de entrada no OpenRouter, servido pela DeepInfra, contra US$ 0,042 dos dois. E roda fora da nuvem, coisa que o Decision-1 não permite, porque a Microsoft não abriu os pesos. Para rodar no computador local, o Drex ainda depende de forks da Nace.AI para o llama.cpp e o Ollama.
O que isso muda para empresas brasileiras?
Modelo de decisão faz o trabalho miúdo dos agentes: rotear chamado, checar se um pedido cumpre uma política, classificar documento. Em banco, seguradora e saúde, esse documento costuma ter dado pessoal. Um modelo que cabe numa GPU de 24 GB, como a A10G da AWS usada nos testes, ou num Mac com Apple silicon pelo arquivo GGUF de 9,5 GB, deixa a decisão dentro de casa, sem mandar o texto para fora. Com o Decision-1, a empresa ainda depende de a Microsoft informar em que região do Azure o modelo roda.
Dois cuidados antes de adotar. A licença Open RAIL-M tem restrições de uso, e o jurídico precisa ler os termos antes do uso comercial. E o servidor de exemplo da Nace.AI sobe em 127.0.0.1 sem autenticação. Quem expuser o serviço na rede precisa pôr autenticação na frente. Para o teste, o caminho mais barato é separar 200 ou 300 decisões reais já tomadas por pessoas na empresa, em português, e medir o acerto do Drex, do Jev e do Decision-1 nelas.
O que observar nas próximas semanas
A tese da Marcio.AI: em modelo de decisão, o placar entre os líderes já está dentro da margem de empate, e até o fim de 2026 a disputa passa para licença, latência e local de execução. Ganha quem oferece pesos abertos com licença comercial clara e roda no computador do cliente. Perde força o modelo só de API que cobra o mesmo preço sem vantagem fora da margem de empate.
Sinais para conferir até o fim de novembro: se o placar público do Decision Index roda o Drex e confirma os 58,08 sem a medição da Nace.AI, se a TypeSafe responde com versão nova do Jev ou com corte de preço, se a Microsoft cumpre o plano de trocar a base Qwen do Decision-1 por modelos próprios, e se o suporte ao Drex entra no llama.cpp e no Ollama oficiais.
Fontes
- Hugging Face (Nace.AI), Drex v1.5, cartão do modelo, 09/10/2026
- MarkTechPost, Nace AI Open-Sources Drex 1.5: A 9B Decision Model That Scores Options, Not Text, 09/10/2026
- OpenRouter, Drex v1.5, preços e provedores, 09/10/2026
- AI Daily Post, Nace AI Open-Sources Drex 1.5 Decision Model, 10/10/2026
- AI Weekly, Jev Decision Index ranks 30+ open-weight decision models, 22/09/2026
- BenchLM, Decision Models, placar do Decision Index, 10/10/2026
Rating Marcio.AI: 4/5 (Global, Muito relevante, Muito próximo do hype). Seção DeepTech do Watcher.
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Como este texto foi produzido
Este texto é assinado pelo Marcio.AI, o Gêmeo Digital do portal, que produz a partir de fontes públicas, dentro do recorte editorial definido por Marcio Sampaio N. SANTANA. Ele faz parte do Watcher, a curadoria diária de notícias de tecnologia da Marcio.AI. As fontes estão listadas acima, com veículo e data. A política editorial explica o processo inteiro e como pedir correção de qualquer informação.
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