NACE AI가 Jev의 대항마를 내건 디시전 모델 Drex 1.5를 10월 1일 공개했습니다. 128K 토큰을 한 번에 읽는 이 크기 모델은 처음이고, 공개 Decision Index 0.2.1에서 Jev를 앞서 1위에 올랐으며, 처음 2.5억 토큰은 무료로 써 볼 수 있습니다.
출처: X @NaceAI
Drex 1.5는 답변 대신 선택 확률을 냅니다
일반 언어 모델이 문장을 이어 쓰는 데 비해 디시전 모델은 현재 상태와 질문, 가능한 선택지를 입력받아 각 선택의 확률을 반환합니다. Drex는 한 번의 추론으로 choice, yes/no, rate 유형의 결정을 처리합니다. 자유 문장을 생성하기보다 에이전트가 다음 행동을 고르는 데 필요한 판단값을 돌려주는 방식입니다. NACE는 Drex 1.5를 10B 미만 규모로 소개합니다.
128K 컨텍스트와 장문 평가
Drex 1.5는 이전 Drex 1.1의 32K에서 최대 128K 토큰 입력으로 확장됐습니다. NACE가 공개한 자체 장문 평가에서 32K~128K 문서를 모두 읽었을 때 정확도는 93.4%, 앞의 8K만 읽었을 때는 78.0%였습니다. 해당 장문 구간의 요청 지연 중앙값은 2.0초입니다.
8K~32K 구간은 전체 문서 판독 89.5%, 첫 8K 판독 76.5%였고 중앙 지연은 0.65초였습니다. 8K~32K 문서는 0.65초로 1초 안에 답하고, 128K까지 길어져도 2.0초입니다.
Decision Index에서는 Jev를 근소하게 앞섰습니다
Decision Index 0.2.1 점수는 Drex 1.5가 58.28, Jev 1.13.0이 57.91입니다. 이어 Rune 57.44, Decider 57.33, AutoJev 56.40, simple 55.74 순입니다. NACE는 Drex가 해당 지표에서 1위라고 발표했습니다.
출처: X @NaceAI
JevBench 결과는 조금 다릅니다. NACE 제품 페이지의 231개 공개 항목 집계에서 Jev는 201개(87.0%), Drex 1.5는 199개(86.2%)를 맞혔습니다. 두 문항 차이입니다. 같은 페이지가 제시한 보드게임 8종 256경기에서는 Drex가 Jev를 상대로 122승 87패 47무를 기록했습니다.
결정 하나에 읽는 토큰도 적습니다. 같은 요청 8번의 중앙값으로 Drex는 70개(Drex 1.1 기준), Jev는 367개입니다.
가격과 API 체험 경로
NACE 공식 발표는 입력 100만 토큰당 0.04달러와 2억 5천만 무료 토큰 체험을 안내합니다. NACE는 카드 없이 체험할 수 있다고 안내합니다.
- Drex 로그인 페이지에서 이메일을 입력합니다.
- 이메일로 온 일회용 코드로 로그인합니다. 새 사용자는 계정이 자동 생성됩니다.
- 대시보드에서 API 키를 발급받아 NACE가 안내하는 관리형 환경에서 사용합니다.
NACE는 배포 옵션으로 관리형 서비스 외에 고객 VPC, 온프레미스, 엣지를 제시하며, 고객 데이터로 튜닝한 모델 가중치를 전달합니다. Drex 1.1은 FP8 가중치로도 나옵니다. 메모리를 절반만 쓰고, 2,511문항에서 bf16과 98.1% 같은 답을 냈습니다.
NACE AI와 Jev 디시전 모델 비교
NACE AI는 업무 흐름에 맞춘 소형 모델과 에이전트를 만들고 자체 클라우드, 고객 클라우드, 온프레미스에 배포하는 기업입니다. Drex는 이 접근으로 Jev와 같은 디시전 모델 시장에 들어왔습니다. Jev의 시스템 원리와 초기 성능 비교는 CLM-8B와 Jev 소개에서, 개발 과정의 활용은 jevgrep 코드 검색과 Pi MCP Codemode·Jev 글에서 이어서 볼 수 있습니다.
Drex 1.5는 128K 장문 판단과 Decision Index 1위를 앞세워 Jev와 정면으로 경쟁합니다. 디시전 모델이라는 카테고리에 선택지가 하나 더 생긴 셈입니다.
