Drex Max 发布了：drex-max 的模型 ID、价格情况和怎么调用

先说结论

NACE AI 公开了 Drex 家族，一共四个开放决策模型。Drex Max 是其中的 27B 版本，调用时 model 写 drex-max。

发布材料是论文《Towards Foundation Decision Models: Drex》（arXiv:2611.07854），2026 年 11 月 5 日首次提交，11 月 9 日更新到 v2。四个尺寸一次放出：8B（DLM）、9B（v1.5）、35B 总参数 / 3B 激活（v2.0）、27B（Max）。

有一点得先摆清楚：Drex Max 不是聊天模型。 一次请求由两部分组成——一个 state（文档、记录或 agent 上下文，可以带图），和一组关于它的问题。每个问题要么在若干选项里选一个，要么答是/否，要么在一个有序量表上打分。模型返回的是选项上的概率分布，不做自回归解码。既没有逐 token 生成，也没有需要解析的输出。

关键事实：

• 参数：27B。
• 输出：选项上的概率分布、是/否判断，或有序量表上的分数。
• 图像：state 可以带图，论文里只有 Max 做了视觉微调。
• 开源：四款模型的权重和代码都公开。
• API 价格：官方没有公布。
• 上下文窗口：官方没有公布。
• 典型耗时：183 毫秒（论文给出的数据）。

TeamoRouter 上还没有 drex-max。 等它进模型目录后，用你现在这个 Key、把 model 换成 drex-max 就能调，Base URL 不用动。TeamoRouter 上没有 NACE AI 的其他模型，所以现在也没有同厂商的版本可以先顶着用。

它解决的是什么问题

长链式思考的 LLM 现在是默认选择，效果也确实好，但放到生产里有三个老问题：同样的输入答案会飘、输出要额外解析、每一步都在花 token 和时间。

决策模型换掉了这个流程：你把候选项一起给它，它直接算每个选项的概率，一次前向就结束。工程上的收益很具体——不用写解析器、不用担心格式跑偏、延迟基本固定。Drex Max 在论文里的典型请求耗时是 183 毫秒。

代价是它只做选择题。它不写文章、不生成代码、不自由发挥；你给什么选项，它就在什么选项里排序。想把 Drex Max 用好，重点在选项怎么设计，而不是提示词怎么写。

官方公布了什么

以下全部来自上面那篇论文：

• 四个规格：8B 的 DLM、9B 的 v1.5、35B 总参数激活 3B 的 v2.0，以及 27B 的 Max。
• 一次请求的结构：一个 state 加一组问题；state 可以是文档、记录或 agent 上下文，可以带图；问题可以是选一、是/否或有序量表打分。
• 没有自回归解码：直接返回选项上的概率分布，不需要解析模型输出。
• 训练方式：监督微调加 RLAF（reinforcement learning from adjusted feedback）；Max 另外做了视觉微调。
• RLAF 有效：消融实验显示，加 RLAF 之后准确率有提升。
• 对选项顺序稳定：加入了针对一致性的一致性损失，把选项换个顺序，结果不会跟着翻。
• 全部开源：四个尺寸的权重和代码都放出来了。

论文里还有 Decision Index、Decision Bench 这些跑分，以及和通用模型逐项对比的结果。这篇只讲发布、规格和接入，跑分留给对比文章。

规格一览

价格

这次没有官方 API 价格可写。 发布材料里没有按 token 计价、没有免费额度、也没有托管 API 的说明——四款模型是以开源权重的形式放出来的，成本就是你自己跑推理的机器和时间。

所以如果有地方看到「Drex Max API 每百万 token 多少钱」，那不是出自这份发布材料。TeamoRouter 的定价会在模型上架时公布，现在还没有数字。

怎么调用（上线之后）

现在还不能调。等 drex-max 进了模型目录，你手上的 Key 和 Base URL 都不用变，只改 model。OpenAI 兼容格式：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.teamorouter.com/v1", api_key="你的 TeamoRouter Key")
resp = client.chat.completions.create(
    model="drex-max",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "state: <要判断的文档、记录或 agent 上下文>\n"
                   "问题：这条记录需要人工复核吗？选项：需要 / 不需要",
    }],
)
print(resp.choices[0].message.content)

不想装 SDK 的话，同一个地址直接用 curl：

curl https://api.teamorouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TEAMOROUTER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"drex-max","messages":[{"role":"user","content":"state: <...>\n问题：... 选项：A / B"}]}'

有一点要说清楚：上面演示的是换 model 的位置，不是完整的接口规范。决策请求里的 state、问题、选项具体怎么排——一个请求能不能带多个问题、分数怎么返回——以上线后的接口文档为准。

厂商原生格式：发布材料里没有给 Drex 的原生 HTTP 接口或 SDK。四款模型是以开源权重加代码发布的，所以「原生」用法目前就是按官方仓库自己加载，没有可以直接抄的 endpoint。这里不编一个，等官方或 TeamoRouter 给了原生路径再补。

TeamoRouter 上还没有 drex-max，上线后同一个 Key 把 model 换成 drex-max 就行；现在站上没有同厂商的模型可以先用。

现在能用什么

• 没有同厂商替代：NACE AI 这次放出的四款模型都还没进我们的目录，所以没有一个 Drex 版本能让你在 TeamoRouter 上先用起来。
• 想今天就试这套能力：家族里另外三款同样是开源的——8B（DLM）、9B（v1.5）和 35B 激活 3B（v2.0），都可以自己部署，参数越小越省。按论文的说法，它们和 Max 走同一条技术路线，只是规模不同。
• 如果你要的是通用对话或写代码：Drex 不是这一类，它只回答问题、不给自由文本。这类需求先看站上现有的通用模型。

怎么付费

TeamoRouter 没有订阅：控制台充值余额，$5 起，每次请求按实际用量从余额扣费，支持银行卡，也可以用 USDT、USDC 或 ETH 转账充值。同一个 Key 还能调 Claude 和 GPT 模型。

新账号余额为 0，先充值再调用。 第一次请求前先充值，$5 起。如果请求返回 402（OpenAI 兼容格式为 400）、提示「钱包余额不足」，说明余额为 0，不是 Base URL 或 Key 配错了，充值后重试即可。

常见问题

Drex Max 发布了吗？

发布了。NACE AI 在 2026 年 11 月 5 日公开了论文《Towards Foundation Decision Models: Drex》，11 月 9 日更新到 v2，四个尺寸的权重和代码都放出来了。

模型 ID 是什么？

drex-max。论文里这个版本叫 Max，是 27B 参数的那一款。

Drex Max 多少钱？

官方没有公布 API 价格，也没有托管 API。四个模型都是开源权重，成本是你自己的推理开销。TeamoRouter 的定价要等上架。

上下文窗口多长？

官方材料没有给出 token 数。它只说一次请求包含一个 state 和一组问题，state 可以是文档、记录或 agent 上下文。具体能塞多长的文档，得等官方补规格。

它能写代码或写文章吗？

不能。它是决策模型，只在你给的选项、是/否问题或有序量表上作答，不生成自由文本。写代码、写文案要用通用模型。

能处理图片吗？

论文只提到 Max 做了视觉微调，state 可以带图。家族里另外三款没有这项训练。

TeamoRouter 上现在能用 drex-max 吗？

还不能，还没进模型目录。上线后同一个 Key、同一个 Base URL，只换模型 ID 就能用。

上线后是不是改个模型名就行？

是。Key 和 Base URL 都不动，只把 model 换成 drex-max。

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