> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://globalfeed.ai/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# Perplexity تطرح نموذج القرار pplx-decider مفتوحا
- URL: https://globalfeed.ai/ar/perplexity-ttrh-nmwdhj-lqrr-pplx-decider-mftwh/
- Published: 2026-10-08T02:13:39.000Z
- Updated: 2026-10-08T02:13:39.000Z
- Description: نشرت Perplexity على Hugging Face نموذج القرار pplx-decider-v1-27b المبني على Qwen3.8-27B بترخيص Apache 2.0. ويعطي النموذج احتمالا لكل خيار محدد مسبقا دون كتابة رد طويل، كما يشغّل خدمة Decisions API الجديدة من Perplexity.
- Author: GlobalFeed Editor
- Tags: Perplexity, نماذج القرار, النماذج المفتوحة, x-perplexity_ai, dil-ar, elle

نشرت **Perplexity** نموذج القرار **pplx-decider-v1-27b** على منصة Hugging Face. والنموذج مبني بالضبط الدقيق على Qwen3.8-27B ومتاح بترخيص Apache 2.0، ما يعني أن أي شخص يستطيع تنزيل ملفات النموذج وتشغيله على خوادمه الخاصة. وبحسب إعلان Perplexity للمطورين، فإن النموذج نفسه يشغّل خدمة Decisions API التي أطلقتها الشركة في أكتوبر 2026.

نموذج القرار نوع من النماذج صُمم للحظات التي يحتاج فيها برنامج أو وكيل ذكاء اصطناعي إلى اتخاذ قرار سريع داخل سير العمل. يُعطى النموذج محتوى ما وأسئلة ذات إجابات محددة مسبقا، فيعيد احتمالا لكل خيار دون كتابة رد طويل. ويستطيع التطبيق بناء على هذه الأرقام توجيه طلب الدعم إلى الفريق المناسب، أو تحديد ما إذا كانت الرسالة عاجلة، أو ترك الحالة غير المؤكدة لشخص. وتنتمي نماذج Clef من Cloudflare، التي تناولتها GlobalFeed سابقا، إلى الفئة نفسها.

## النموذج يجيب عن ثلاثة أنواع من الأسئلة

بحسب وثائق Decisions API من Perplexity، يدعم النموذج ثلاثة أنواع من الأسئلة. ففي أسئلة نعم أو لا يعطي احتمال الإجابة بنعم. وفي أسئلة الاختيار يمنح كل خيار احتمالا، ويعيد الخيار الأرجح مع قيمة للثقة. وفي أسئلة التقييم يقيّم المحتوى وفق سلم متدرج، ويعطي احتمال كل مستوى والدرجة المتوقعة المحسوبة من هذه الاحتمالات. ويمكن طرح عدة أسئلة عن المحتوى نفسه في طلب واحد. ويقبل النموذج النصوص وJSON والصور مدخلات.

وتوضح الأمثلة الواردة في الوثائق مجالات الاستخدام: فرز طلبات الدعم، واختيار الخطوة التالية لوكيل يتصفح الويب، والحكم على ما إذا كانت المصادر المذكورة في إجابة ما تدعم ادعاءاتها فعلا. ويسأل مثال الشيفرة في بطاقة النموذج عن الفريق الذي يجب أن يتولى رسالة عميل يواجه أعطالا متكررة في تكامل Stripe: الفوترة أم الدعم التقني أم المبيعات.

## نتائج متقاربة مع Jev في مقارنة Perplexity

تعرض بطاقة النموذج نتائج الدقة في 11 اختبارا. وبحسب الجدول الذي نشرته Perplexity، يتصدر pplx-decider النتيجة الإجمالية بنسبة 85.71 في المئة، يليه نموذج القرار Jev من Typesafe AI بنسبة 84.51 في المئة، ثم النموذج الأساسي Qwen3.8-27B بنسبة 74.76 في المئة. ويظهر أكبر فارق في اختبار RAGTruth الذي يقيس القدرة على كشف المعلومات المختلقة في إجابات الذكاء الاصطناعي. في المقابل يتقدم Jev في ستة اختبارات، منها WinoGrande وBBH وTruthfulQA. وبحسب بطاقة النموذج، جرى قياس نتائج pplx-decider عبر واجهة Perplexity البرمجية.

## التشغيل على خادمك أو عبر الواجهة البرمجية

تذكر بطاقة النموذج أن تشغيله محليا يتطلب Python 3.12 أو أحدث، ووحدة معالجة رسومات تدعم CUDA تتسع لنحو 49 غيبيبايت من ملفات النموذج إضافة إلى ذاكرة العمل. ويضم مستودع Hugging Face سكربت مثال يعمل بأداة uv، وصنف Python باسم Decider للاستخدام المباشر، ويمكن تجربة الصور مدخلات بالسكربت نفسه. أما النسخة المستضافة فيمكن استدعاؤها عبر Decisions API، وتذكر الوثائق أيضا نسخة v1.1 من النموذج. والأسعار الحالية متاحة على موقع Perplexity.

لا تذكر بطاقة النموذج بيانات التدريب ولا حدود النموذج ولا اللغات التي يفهمها ومدى جودة ذلك، لذا يُستحسن اختباره على أمثلتك الخاصة قبل استخدامه مع محتوى عربي أو غير إنجليزي. ويتطلب تشغيله محليا وحدة معالجة رسومات من فئة مراكز البيانات. ولرؤية الصورة كاملة، تابع أيضا تقييمات الباحثين المستقلين.

المصادر: [Hugging Face: بطاقة نموذج pplx-decider-v1-27b](https://huggingface.co/perplexity-ai/pplx-decider-v1-27b?ref=globalfeed.ai)، و[Perplexity: وثائق Decisions API](https://docs.perplexity.ai/docs/decisions/quickstart?ref=globalfeed.ai)، و[Perplexity: سجل تحديثات المطورين](https://docs.perplexity.ai/changelog?ref=globalfeed.ai).