# AA 新 Decision Index：便宜快速的工具決策模型，知識推理仍有缺口

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> 原作者：ArtificialAnlys (@ArtificialAnlys) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-10-13

> 原始來源：https://x.com/ArtificialAnlys/status/2110046565691949058

## 證據與延伸閱讀

- [# AA 新 Decision Index：便宜快速的工具決策模型，知識推理仍有缺口](https://x.com/ArtificialAnlys/status/2110046565691949058) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-13 · 支持主張：公告所列的 Index 分數、benchmark 任務設計、校準觀察，以及模型速度與每百萬任務成本比較。

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## 中文摘要

# AA 新 Decision Index：便宜快速的工具決策模型，知識推理仍有缺口

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![快速分流任務的決策引擎，與處理知識內容的模型並列。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-five-e2e-20261013-2136/aa-decision-index/v1/overview.png)
> 概念插圖：模型取捨取決於任務類型。
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Artificial Analysis 在 2026 年 10 月 13 日公布 Decision Index v1.0，比較決策模型在分類、工具呼叫、知識與推理任務上的表現，也與語言模型對照。公告呈現的取捨是：決策模型在部分分類和工具呼叫任務上速度快、成本低；到了知識與推理，語言模型的表現較好。對需要挑選模型的團隊來說，這份榜單提供了依任務分工的參考，但不能只看單一總分。

## 這份 Index 測量哪些任務？

公告把決策模型描述為能輸出結構化答案或分類結果，並附上機率的模型。Index v1.0 用四組測試，涵蓋知識、推理、工具呼叫和安全分類。

AA-Omniscience-Decision 使用 500 題私人資料集，題目改編自專有的 AA-Omniscience benchmark，用來測量知識表現與模型產生幻覺的傾向。HLE-MultiChoice 則取自 Humanity’s Last Exam，包含 513 道純文字選擇題，測試推理能力。

When2Call 是 NVIDIA 的工具呼叫測試，觀察模型能否判斷何時呼叫工具、要求澄清、拒答或直接回答。WildGuardTest 評估有害請求、拒答與有害回覆的分類能力；Artificial Analysis 表示，他們使用原始 1,725 筆資料中的 835 筆，保留三位人工標註者對三項標籤意見一致的資料，並排除會一致觸發模型拒答的題目。

## 榜首、低成本和最快速度不是同一個名次

在 Artificial Analysis Decision Index 分數上，公告列 Jev 1.13 得 58 分，GLiDE 與 Microsoft-Decision-1 各得 54 分。成本最低的是 Decider v1.1 27B，每百萬任務 17 美元；Microsoft-Decision-1 為 31 美元，Jev 1.13 為 42 美元。速度最快的則是 Celeris-1 Decision，每項任務 0.06 秒；Jev 1.13 為 0.13 秒。

這些數字分別回答「總分如何」、「每百萬任務成本多少」和「每項任務耗時多久」。公告另把 Jev、Microsoft-Decision-1 等列在能力與成本的 Pareto frontier；因此，單看總分或最低成本，都不能代表在所有指標上勝出。

## Haiku 得分較高，時間和成本也較高

公告拿 Claude Haiku 5.5（Low）與 Jev 1.13 對照：Haiku 的 Index 分數是 61，比 Jev 的 58 高 3 分；但每項任務耗時 1.4 秒，Jev 為 0.13 秒，約慢 11 倍。每百萬任務成本方面，公告列 Haiku 為 184 美元、Jev 為 42 美元，前者約高 4.4 倍。這些是公告列示的 benchmark 成本與時間，不是另行提供的 API 單價或其他條件下的服務報價。

![Claude Haiku 5.5（Low）與 Jev 1.13 的 Index 分數、每項任務時間及每百萬任務成本對照。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-five-e2e-20261013-2136/aa-decision-index/v1/inline-haiku-jev-tradeoff.png)

> Artificial Analysis 公告中的 benchmark 比較；成本數字不是 API 單價，尚未獨立驗證。

Artificial Analysis 表示，領先的決策模型在分類與工具呼叫任務上表現可與語言模型相比，且速度較快、成本較低；但語言模型在知識與推理方面明顯較強。公告也指出，決策模型在知識與推理測試中普遍校準較差：在幾乎所有信心機率區間，答對率都低於模型對答案的信心；相較之下，多數模型在 WildGuardTest 與 When2Call 的校準較好。

因此，這份 Index 呈現的是依任務選模型的取捨：分類和工具路由可參考決策模型的速度與任務成本；需要知識和推理時，則須同時考慮公告所指出的準確度與校準差距。分數、時間和成本均來自 Artificial Analysis 的公告與其所述測試，該公告並未提供這些數字的獨立驗證。

![Artificial Analysis Decision Index 決策模型加權分數與成本比較圖。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-five-e2e-20261013-2136/aa-decision-index/v1/media-0-r2Url.jpg)

> Artificial Analysis Decision Index 決策模型加權分數與成本比較圖。

## 標籤

Artificial Analysis