Nace.AI, Drex 의사결정 모델 4종 공개
- •Nace.AI 연구진, 자기회귀 디코딩 없이 선택지 확률을 반환하는 공개 모델 Drex 4종 발표
- •Drex Max, Decision Index 0.4.1에서 67.52점 기록…Jev 1.14.0은 60.70점
- •선택지 순서 변경에 따른 답변 뒤집힘 6.3%에서 4.2%로 감소…일반 요청 응답에 183밀리초
Nace.AI 연구진은 11월 5일 논문에서 공개 의사결정 모델 제품군 Drex 4종을 발표했으며, 논문은 11월 6일 arXiv에 제출됐습니다. 문서·기록·에이전트 맥락과 사용자가 제공한 질문 및 선택지를 입력하면 모델은 자기회귀 디코딩 없이 한 번의 순전파로 확률 분포를 반환합니다. 요청은 선택, 예·아니요 판단, 순서형 척도 점수 평가를 포함할 수 있고 이미지도 입력할 수 있습니다. 모델 규모는 DLM 8B, v1.5 9B, v2.0 35B(활성 파라미터 3B), Max 27B입니다.
연구진은 긴 단계별 추론 방식이 실제 운영 환경에서 답변 불일치를 낳고, 출력 파싱을 요구하며 비용과 지연시간을 늘릴 수 있다고 설명했습니다. Drex는 지도 미세조정과 조정된 피드백 기반 강화학습(RLAF)을 결합해 훈련하며, RLAF는 검증된 결과와 추론 평가자를 KL 제약 아래 혼합합니다. Max에는 비전 미세조정도 적용됩니다. 제거 실험 결과 RLAF는 정확도를 높였고, 일관성 손실은 선택지 순서에 따른 답변 변화를 줄였습니다. 선택지 순서가 바뀔 때 답변이 뒤집히는 비율은 6.3%에서 4.2%로 낮아졌습니다.
Decision Index 0.4.1에서 Drex Max는 67.52점을 받아 Jev 1.14.0의 60.70점을 앞섰으며, 비교 대상 의사결정 모델 가운데 최고 기록을 세웠습니다. 관리자가 운영하는 비공개 테스트에서는 66.60점을 기록했습니다. Decision Bench v4에서는 d3-turbo 및 GPT-6 Sol과 통계적으로 동률이었고, Claude Opus 5.5보다 1.6점 낮았습니다. 독립적으로 운영되는 Artificial Analysis Decision Index에서는 의사결정 모델 중 두 번째로 높은 점수를 얻었습니다. 연구진은 Max가 일반적인 요청에 183밀리초 만에 답했다고 보고했습니다. 비교 대상인 GPT-6 Sol은 약 2.0초, Claude Opus 5.5는 3.5초가 걸렸으며, 선택지 순서를 바꿔도 Max의 출력은 안정적으로 유지됐습니다. 연구진은 4개 모델 모두의 가중치와 추론 코드를 오픈소스로 공개했다고 밝혔습니다.