1 November 2026 को Nace AI ने अपने अब तक के सबसे capable model Drex Max v1 के पूरे weights public कर दिए। आसान शब्दों में कहें तो यह ऐसा AI model है जो कहानी, कविता या जवाब लिखता नहीं है। इसे आप कोई situation दीजिए और कुछ options दीजिए, तो यह हर option के लिए probability बता देगा। बस। एक forward pass में फैसला, बिना word generate किए।
Drex Max क्या है
Drex Max को Nace AI ने decisions के लिए बनाया है। Normal AI models सवाल का जवाब text में देते हैं। Drex Max उल्टा काम करता है। आप उसे एक state देते हैं, यानी context, जो text, JSON या images हो सकता है। फिर आप उससे typed questions पूछते हैं। Questions तीन तरह के होते हैं। पहला, choice, यानी दिए गए options में से चुनना। दूसरा, yes या no। तीसरा, ordinal score, यानी किसी scale पर rating देना।
Model फिर हर option के लिए एक probability return करता है। उदाहरण के लिए, email spam है या नहीं, इस पर model जवाब देगा: spam 92%, not spam 8%। कोई explanation नहीं, सिर्फ numbers। मेरे हिसाब से यही इसकी सबसे बड़ी खूबी है। AI agents को फैसले के लिए कहानी नहीं, numbers चाहिए होते हैं।
यह model काम कैसे करता है
Architecture की बात करें तो Drex Max एक dense 27 billion parameter वाला model है। इसके 64 layers में से 48 Gated DeltaNet linear-attention वाले हैं। बाकी 16 full-attention layers हर चौथे layer पर हैं और पूरे sequence को एक साथ देख सकते हैं।
Context window 262,144 tokens की है, default limit 16,384 tokens रखी गई है। एक सवाल में 255 तक options दिए जा सकते हैं, क्योंकि model के अंदर 255-way readout head है जो last hidden state को option probabilities में बदल देता है।
कहां इस्तेमाल होगा यह model
Nace AI इसे तीन कामों के लिए position कर रहा है। पहला, agent routing, यानी AI agent को यह तय करने में मदद कि अगला step क्या हो। दूसरा, ticket triage, यानी customer support tickets को सही category में बांटना। तीसरा, policy checks और guardrails, यानी यह जांचना कि कोई content या action rules के खिलाफ तो नहीं है।
जो लोग खुद model नहीं चलाना चाहते, उनके लिए hosted API है। OpenRouter पर nace-ai/drex-max नाम से यह model $0.06 per 1M input tokens पर मिलता है, और output tokens पर कोई charge नहीं है, क्योंकि output में text generate होता ही नहीं।
अपने computer पर कैसे चलाएं
Open weights release का सबसे बड़ा फायदा यही है कि model को अपनी machine पर चलाया जा सकता है, data बाहर भेजे बिना। Release में bf16 weights (करीब 49 GB), Q8_0 GGUF (करीब 27.25 GB) और affine Q4 checkpoint दिए गए हैं। साथ में llama.cpp और Ollama के forks भी हैं।
Hardware की जरूरत इस प्रकार है। NVIDIA GPU पर bf16 के लिए H100 जैसा card चाहिए, और 8-bit के लिए 48 GB वाला L40S काफी है। Apple Silicon Macs पर 24 GB या ज्यादा memory हो तो affine Q4 checkpoint Kapitsa या MLX से चलता है। 48 GB memory वाले Mac पर Q8_0 GGUF भी चलेगा। CPU पर llama.cpp और Ollama के जरिए भी काम हो सकता है।
Benchmark numbers: company के अपने दावे
Benchmarks को हमेशा company के दावे की तरह पढ़ना चाहिए। Nace AI के मुताबिक Drex Max ने public Decision Index 0.4 पर 67.52 score किया है। तुलना के लिए Drex v2.0 का score 61.25 और TypeSafe के Jev 1.13.0 का 57.96 है। यानी अपने पिछले version से 6.27 points की बढ़त।
Public vision index पर score 73.92 है। Artificial Analysis के Decision Index पर score 64 है, जो 18 models में 4th rank देता है। InfographicVQA पर 97.3 skill score और Tools area में 81.9 score बताया गया है। Test में 140,620 requests थे, और unanswered requests को गलत माना गया। मेरे हिसाब से यह honest evaluation है, क्योंकि बहुत सी companies unanswered requests को गिनती से बाहर कर देती हैं।
License की बारीकियां समझ लीजिए
Weights Nace.AI Open RAIL-M license के तहत release हुए हैं। यहां एक बात साफ समझ लीजिए। Open-weight का मतलब open-source नहीं होता। आपको model का सीखा हुआ ज्ञान, यानी weights मिल रहे हैं। Training data और training code company ने share नहीं किए हैं। यह वही फर्क है जो हमने Mistral Large 4 'Le Chonk' के launch पर भी देखा था। वहां भी weights खुले थे, recipe नहीं।
RAIL-M में responsible use की शर्तें हैं। Production में उतारने से पहले license जरूर पढ़ें।
मुकाबला: Mistral Large 4 और Jev से कहां खड़ा है
Decision models की दुनिया में Drex Max का सीधा मुकाबला TypeSafe AI के Jev models से है। Numbers के हिसाब से Drex Max Jev 1.13.0 से आगे है। लेकिन एक और तुलना दिलचस्प है, Mistral Large 4 से। Mistral का model 1 trillion parameter वाला generative giant है, जबकि Drex Max 27B का decision specialist। दोनों की race अलग है। एक कहानी लिखता है, दूसरा फैसला सुनाता है।
मेरे हिसाब से Drex Max की असली कहानी category में है। Generative models की race में सब लगे हैं, लेकिन agents के लिए जरूरी decision models में competition कम है। Nace AI ने उसी gap को पकड़ा है, और weights खोलकर developers का भरोसा जीतने की कोशिश की है।
आम user के लिए इसका मतलब क्या है
सीधी बात, आम user इसे download करके नहीं चलाएगा। 27B model आम laptop के बस की बात नहीं, और यह chat के लिए बना भी नहीं है। लेकिन फायदा indirect तरीके से पहुंचेगा।
पहला, जब developers ऐसे decision models को अपने server पर चला सकेंगे, तो AI apps में routing और safety checks सस्ते होंगे। दूसरा, privacy। Policy checks अगर local machine पर हों, तो आपका data cloud तक जाने की जरूरत नहीं। तीसरा, छोटे startups अब बिना महंगी API के अपने agents में decision layer जोड़ सकेंगे। मेरे हिसाब से यह launch generative AI की चमक से दूर, लेकिन agentic AI की नींव को मजबूत करने वाला कदम है।
FAQ
Drex Max v1 क्या है
यह Nace AI का 27 billion parameter वाला decision model है, जिसके weights 1 November 2026 को open किए गए। यह text generate नहीं करता, दिए गए options के लिए probability देता है।
Decision model और normal AI model में क्या फर्क है
Normal AI model text में जवाब देता है। Decision model सवाल और options लेकर हर option की probability एक forward pass में return करता है।
क्या इसे free में use कर सकते हैं
Weights Nace.AI Open RAIL-M license के तहत free download के लिए हैं। Hosted API OpenRouter पर $0.06 per 1M input tokens पर मिलती है।
इसे चलाने के लिए क्या hardware चाहिए
NVIDIA GPU पर H100 या 48 GB वाला L40S। Apple Silicon Mac पर 24 GB या ज्यादा memory। CPU पर llama.cpp और Ollama से भी चल सकता है।
इसके benchmark scores क्या हैं
Company के दावों के मुताबिक Decision Index 0.4 पर 67.52, जो Drex v2.0 के 61.25 और Jev 1.13.0 के 57.96 से ज्यादा है।
क्या यह पूरी तरह open-source है
नहीं। यह open-weight release है। Weights public हैं, लेकिन training data और training code share नहीं किए गए हैं।
[…] बड़ा model। Comparison के लिए, हाल ही में release हुआ Nace AI का Drex Max v1 27 billion parameters का था, और Mistral Large 4 1 trillion parameters का है। […]