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Nace lancia Drex Max per decisioni rapide nell’uso del computer
Secondo Nace, Drex Max può prendere decisioni multimodali per gli agenti che usano il computer con una sola passata del modello. I benchmark pubblicati al lancio mostrano risultati solidi nei test decisionali, ma anche una latenza mediana d
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
Nace presenta Drex Max come un modo per accelerare le piccole scelte che consentono agli agenti di continuare a usare il computer, ma nella tabella dei benchmark dell’azienda la latenza mediana dell’API è di 183 millisecondi per decisione. È inferiore ai 326 millisecondi indicati per GPT-6 Luna Decisions, ma superiore ai 34 millisecondi attribuiti a Drex Max in un post di lancio su X e ai 151 millisecondi del suo predecessore Drex v2.0. I due valori relativi a Drex Max si riferiscono a misurazioni diverse: il blog definisce i 183 millisecondi come la latenza mediana dell’API rilevata da chi effettua la chiamata, incluso il tempo di rete, mentre l’affermazione contenuta nel post su X non viene spiegata nel blog.
Annunciato il 19 ottobre 2026, Drex Max è il modello decisionale multimodale di Nace per compiti come scegliere quale pulsante cliccare o quale risultato di ricerca aprire. Anziché generare una risposta scritta, assegna un punteggio alle opzioni fornite dallo sviluppatore. Secondo Nace, questo può rendere pratico usare il modello a ogni passaggio di un compito più lungo, invece di inviare ogni schermata a un modello generalista.
Nace punta sulle decisioni, non sul testo generato
«Un agente che usa il computer passa la maggior parte del tempo a prendere piccole decisioni», scrive Nace nell’annuncio. Secondo l’azienda, Drex Max riceve una schermata, una registrazione dello schermo, un documento scansionato, un grafico o una foto insieme a domande scritte, poi restituisce una probabilità per ciascuna opzione con una sola passata in avanti. Il formato è pensato per domande con un insieme definito di risposte, non per istruzioni aperte.
La documentazione di Drex descrive un’interfaccia API più circoscritta e concreta: gli sviluppatori possono inviare testo e immagini, fino a otto immagini per richiesta e fino a 16 domande quando sono incluse immagini. Elenca PNG, JPEG e WebP come formati di immagine supportati. La documentazione non indica il video tra gli input di immagine accettati: i riferimenti a registrazioni dello schermo e video nel post di lancio non trovano quindi riscontro nei formati documentati per il caricamento delle immagini.
Risultati solidi nei test decisionali, più contrastanti negli altri
Nace riporta un punteggio di 67,6 nel suo Decision Index pubblico, davanti a Drex v2.0 con 61,3, Jev 1.14 con 60,7 e GPT-6 Luna Decisions con 47,8. In altri test della stessa tabella, Drex Max non è primo: ottiene 92,2 su JevBench, contro 99,1 di GPT-6 Sol e 100,0 di Claude Opus 5.5. I numeri sono risultati pubblicati da Nace; l’annuncio non descrive una valutazione indipendente.
I risultati variano anche tra le misure delle prestazioni degli agenti. Drex Max ottiene 0,780 su OSWorld-Verified, sopra lo 0,756 di GPT-6 Sol ma sotto lo 0,790 di Claude Opus 5.5. La tabella dei benchmark sostiene quindi una conclusione più circoscritta di una classifica generale dei modelli: Drex Max registra il punteggio più alto nel Decision Index tra i modelli decisionali elencati, mentre altri modelli ottengono risultati migliori in alcuni compiti distinti.
Nel lancio compaiono due prezzi diversi
Nace indica per Drex Max un prezzo di 0,06 dollari per milione di token in input tramite la sua API e una finestra di contesto di 262.144 token. La tabella dei benchmark stima separatamente un costo di 0,06 dollari per 1.000 decisioni. I due valori usano unità diverse e la stima per decisione non va intesa come un addebito fisso indipendente dall’input inviato.
La documentazione dell’azienda precisa che per Drex Max i token in output non vengono fatturati. Indica inoltre che il modello si seleziona con l’identificativo fissato «drex-max»; le richieste che omettono il modello usano invece Drex v2.0. La distinzione conta per gli sviluppatori che provano la nuova versione, perché una richiesta con le impostazioni predefinite non viene indirizzata automaticamente a Drex Max.
La prova per la nuova versione sarà l’adozione oltre la tabella di Nace
Nace presenta il modello come uno strato decisionale a basso costo per gli agenti che altrimenti chiamerebbero ripetutamente modelli più grandi. I confronti pubblicati offrono elementi a sostegno di questo impiego su benchmark decisionali selezionati, ma mostrano anche una latenza mediana dell’API di 183 millisecondi e punteggi inferiori in alcune valutazioni più ampie. Gli sviluppatori dovranno soppesare questi compromessi in base ai propri compiti e ai costi degli input.
Secondo l’annuncio, Drex Max è generalmente disponibile tramite l’API di Nace. Il prezzo pubblicato dall’azienda è di 0,06 dollari per milione di token in input; la documentazione indica che il modello accetta fino a otto immagini in una richiesta.