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決策模型自動評測的成本與表現比較
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AI 綜述
2026年10月20日，Hamel Husain 發表長文，使用98條公寓租賃客服對話軌跡，比較多款決策模型在失誤識別評測中的表現及 API 成本。報道指出，調整閾值後，Perplexity Decider 1.1 27B 每100次評測成本最低，為0.82美仙，F1為0.79；OpenAI Decisions 的 F1 為0.87，成本為3.72美仙，約為前者4.5倍。這項比較呈現了兩款模型在該評測中的 F1 與成本差異；報道未列出其他模型的具體數值。
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最新進展10月20日 12:52
調整閾值後，Perplexity Decider 1.1 27B 成本最低，OpenAI Decisions 的 F1 較高。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月20日
- Hamel Husain 長文如何使用決策模型進行自動化評測
Hamel Husain 以 98 條公寓租賃客服對話軌跡，比較多款決策模型在失誤識別評測中的表現與 API 成本。調整閾值後，Perplexity Decider 1.1 27B 每 100 次評測成本最低，為 0.82 美仙，F1 為 0.79；OpenAI Decisions 的 F1 為 0.87，成本為 3.72 美仙，約為前者 4.5 倍。
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