要点まとめ

  • Nace AIがHugging Face（`nace-ai/drex-max-v1`）で公開した27Bパラメータのマルチモーダル意思決定特化モデル。
  • 文章を生成するのではなく、1回の推論（フォワードパス）で最大255個の選択肢にスコアを付ける設計（Decision Index 0.4で67.52を記録）。
  • テキスト・JSON・画像の入力に対応し、最大262Kトークンのコンテキスト長をサポート。
  • メモリ24GB以上のApple Silicon（M4/M5）Macでローカル動作し、Ollama、llama.cpp、MLX、Unslothに対応。

基本情報

開発元Nace AI
パラメータ・文脈長27Bパラメータ / 262Kコンテキスト
対応モダリティテキスト、JSON、画像
評価能力1パスで最大255選択肢を採点（Decision Index 0.4: 67.52）
ローカル実行環境Ollama, llama.cpp, MLX, Unsloth（24GB+ M4/M5 Mac対応）
カテゴリAI・新モデル
作者・提供元Markandey Sharma
公式サイトhuggingface.co ↗
注目度🔥 注目度 3万
公開日
最終更新

文章生成ではなく「最大255選択肢の一括スコアリング」に特化

通常のLLMでルーティングや分類を行う場合、トークンを1文字ずつ生成させてから結果をパースする必要がありますが、Nace AIの「Drex Max v1」（`nace-ai/drex-max-v1`）は意思決定（Decision Making）専用に設計されています。

最大262Kトークンの文脈でテキスト、構造化JSON、画像を入力し、最大255個の候補を1回のフォワードパスで同時に比較・採点できるため、エージェントのツール選択やリランキングを高速かつ安定して処理できます。

24GB以上のM4/M5 Macで100%ローカル実行可能

長い出力トークンを生成しないため、24GB以上のユニファイドメモリを搭載したM4/M5 Macでもローカル環境で実用的に動作します。

Ollama、llama.cpp、Apple MLX、Unslothに最初から対応しており、クラウドAPIに機密データを送らずに手元のマシンでマルチモーダル判定器を動かせます。

Decision Index 0.4で67.52を記録、ライセンス上の注意点

意思決定ベンチマーク「Decision Index 0.4」では67.52を達成しています。重みファイルはHugging Faceから無料でダウンロード可能ですが、ライセンスにより高リスクな自動化用途には制限が設けられています。

ステップ別ガイド

  1. Hugging Faceで nace-ai/drex-max-v1 を開く

    上のボタンから公式リポジトリへアクセスし、モデルカードと量子化ファイルを確認します。

  2. OllamaやMLX、llama.cppに読み込む

    24GB以上のM4/M5 MacまたはGPU環境に合わせてモデルをローカルに導入します。

  3. テキスト・JSON・画像と選択肢を渡して採点

    最大255個の選択肢を入力し、1回のフォワードパスで各候補のスコアを取得します。

よくある質問

Drex Max v1は通常のチャットAIと何が違いますか？

会話文を生成するのではなく、与えられた最大255個の選択肢に対して1回の推論でスコアを付ける意思決定特化モデルです。

Macでローカル動作しますか？

はい、24GB以上のメモリを搭載したM4/M5 MacでOllamaやMLX、llama.cppを使ってローカル実行できます。

コンテキスト長はどのくらいですか？

最大262Kトークンのコンテキストウィンドウに対応しています。