据 MarkTechPost 10 月 20 日报道，Nace AI 已发布多模态决策模型 Drex Max，该模型面向操作电脑和浏览器的智能体，可读取文本与图像并返回校准后的概率，不生成文本。Nace 称其在公共 Decision Index 0.3.2 上得分 67.59，比 TypeSafe 的 Jev 1.14 高 6.9 分。
Drex Max 的输入方式有别于生成式模型。用户提交一个状态和若干命名问题，问题分为是/否、选择标签、有序打分三类，模型在单次 HTTP 调用中返回每个答案的概率分布，且只能从用户给出的选项中作答。Nace 未披露参数规模；API 单次提问最多支持 262,144 个 token，包含图像 token。该模型仅通过 Nace Console 的托管 API 提供，固定 ID 为 drex-max，drex-latest 不会路由至该模型，目前未公布开放权重或量化版本。
图像通过 images 数组传入，所有问题共享同一组图像，并在文本中以“Image 1”“Image 2”指代。按照 Nace 的说明，图像支持 PNG、JPEG 和 WebP 格式，单次最多 8 张，单张上限 16MiB、总计 32MiB；每张图会被缩放至最多 1,638,400 像素，并在每个问题中最多计入 1,602 个 token。单次请求最多包含 16 个问题，请求体上限为 4MiB。
Nace 自报的基准数据显示，Drex Max 在 BFCL 上得 98.2，在 JevBench 上得 92.2，Jev 1.14 为 86.7；在 OSWorld-Verified 上得 0.780，When2Call 为 85.2，RAGTruth 为 84.8。视觉相关测试中，Decision Index Vision 公共套件得 74.5，GPT-6 Luna Decisions 为 63.9；Mind2Web 为 88.6，InfographicVQA 为 98.8。Nace 称，上述训练使用该指数官方训练划分，评分在留出划分上完成。
Drex Max 在部分通用基准上落后于 Jev 1.14：MMLU-Pro 为 72.5 对 82.1，HLE 为 19.0 对 19.4，ARC-Challenge 为 97.4 对 97.6；在 Hateful Memes 上为 70.6，低于 GPT-6 Luna Decisions 的 71.2。
在此前一天，国内模型厂商也有新动作。据少数派报道，稀宇科技于 10 月 19 日上线 MiniMax M3.1 Flash，称其线上推理速度较此前提升近 3 倍，Agent 类任务综合使用成本降低 70%。此前以匿名身份处理超过 200 万亿 token 的 Space Bunny 是该模型的早期版本。M3.1 Flash 已上线 MiniMax API、MPlan 和 MiniMax Code，模型权重计划稍后开放。
MiniMax 公布的数据显示，M3.1 Flash 在 BankerToolBench 上得 76.2 分，在 DeepSWE v1.1 上得 73.7%，在 OSWorld V2 和 Agents' Last Exam 上分别得 61.7 分和 29.6 分，官方称两项成绩均列国产模型第一；CyberGym 得 82%。价格方面，API 输入为每百万 token 1 元，输出为每百万 token 4 元，缓存读取为每百万 token 0.1 元。MiniMax 表示，后续将推出定位于更高智能上限的 Pro 版本。
国家互联网信息办公室近日启动“未成年人用户数量巨大和对未成年人群体具有显著影响的网络平台服务提供者”认定工作，要求符合条件的平台主动开展自评估，并在 20 个工作日内提交申报材料。按照所附指南，产品或服务专门以未成年人为服务对象的，注册用户在 1000 万以上或月活跃用户在 100 万以上适用；服务对象不局限于未成年人的，未成年人注册用户数量在 1000 万以上或月活跃未成年人用户在 100 万以上适用。对未成年人群体具有显著影响的认定，则综合考量平台下载量与用户规模、未成年人登录频次和使用时长、涉及未成年人的信息内容数量、垂直领域代表性、近 3 年涉未成年人违法违规情况等六方面因素。该认定办法已于今年 4 月 1 日起施行。