Perplexity开放27B与4B决策模型v1.2，以联合请求一次前向回答多个问题

pplx-decider-v1.2在Qwen3.8-27B底座上更新训练数据与请求格式，将状态和多个问题放入同一序列，在各问题选项后设置读出位置，一次前向返回选择、是非判断或评分及概率。Flash使用Qwen3.5-4B底座，从27B决策教师的完整概率分布蒸馏。两款模型均结合多次训练结果做权重平均，支持文本和最高1.6MP图像，权重采用Apache-2.0许可。 联合问题可共享状态计算，但不同问题会相互影响。27B模型在官方Decision Index联合请求测试中得68.09，逐问为67.75；Flash逐问60.05，高于联合请求58.88，官方因此建议Flash默认每次只放一个问题，并将独立候选分开判断。官方Python示例使用Python3.12及CUDA，BF16权重约需52GiB或9GiB，另需运行内存。两款检查点当前公开且无需gated审批，可按官方源码示例部署。