Qué ha anunciado exactamente Nace AI
El anuncio describe Drex Max como un modelo de decisión multimodal para *computer-use agents*, es decir, agentes que actúan sobre interfaces gráficas, páginas web y aplicaciones de escritorio. Según la compañía, el sistema procesa texto y capturas de pantalla y devuelve una salida numérica: probabilidades calibradas para ayudar a decidir qué acción tomar. La pieza presentada por la empresa lo resume como una llamada “tipada” por cada clic, sin generación libre de texto.
Ese enfoque lo diferencia de un chatbot o de un modelo generalista de generación. En este caso, la salida que importa no es una respuesta redactada, sino una estimación sobre una opción concreta dentro de un conjunto de decisiones. La utilidad práctica, si el comportamiento anunciado se mantiene en producción, es que el agente puede separar mejor la fase de percepción de la fase de acción: primero interpreta la pantalla y el contexto, luego devuelve una probabilidad útil para escoger una ruta.
La cifra principal: 67,59 en Decision Index 0.3.2
La cifra que más destaca del lanzamiento es el 67,59 en Decision Index 0.3.2. Nace AI lo presenta como su puntuación pública para Drex Max y como la mejor marca que la compañía lista para cualquiera de sus modelos de decisión. En el mismo material, la empresa afirma también que el modelo alcanza 92,2 en JevBench y 98,2 en BFCL, dos métricas que apuntan a su uso en herramientas y agentes, aunque siguen siendo benchmarks concretos, no una medida global de calidad.
Conviene leer ese 67,59 con cautela editorial. Nace AI explica que las puntuaciones son autoinformadas y que el modelo se evalúa sobre particiones de prueba del propio índice. Eso significa que la marca sirve para comparar ese sistema dentro de ese marco, pero no basta por sí sola para concluir que Drex Max sea mejor en cualquier tarea de agente o en cualquier entorno real.
Precio, acceso y límites conocidos
La compañía sitúa el precio en 0,06 dólares por cada millón de tokens de entrada. También dice que Drex Max funciona solo como API alojada en Nace Console, sin pesos abiertos ni versiones cuantizadas anunciadas por ahora. Es un dato importante para quien valore integrarlo en producción: no parece, al menos de momento, un modelo que se pueda descargar y ejecutar localmente con facilidad.
Otro detalle relevante es el contexto máximo que Nace comunica: hasta 262.144 tokens por pregunta, incluyendo tokens de imagen. En la misma ficha se mencionan varias restricciones de uso para las imágenes, como un máximo de ocho por solicitud y un límite de 16 MiB por imagen. Son condiciones técnicas que condicionan qué tipo de flujos de trabajo pueden apoyarse en el modelo, sobre todo en interfaces con muchas capturas o pantallas largas.
También se indica un tiempo medio de 174 milisegundos por decisión sobre captura de pantalla. Esa métrica, de nuevo, procede del material de la propia compañía, así que debe leerse como referencia interna del proveedor, no como una medición independiente. Aun así, si se confirma en pruebas externas, ese dato ayudaría a valorar si el modelo encaja en agentes que necesiten iterar rápido sobre interfaces.
Qué aporta frente a Drex 1.5
El propio historial de Nace AI deja ver que Drex Max no aparece de la nada. El 9 de octubre de 2026, la compañía ya había publicado Drex 1.5 como modelo de decisión abierto, con pesos en Hugging Face y una API compatible con su formato `systemone`. Drex Max, en cambio, incorpora la parte multimodal —texto e imágenes— y se presenta como una oferta alojada, centrada en agentes de ordenador y navegador.
Ese matiz importa porque cambia el tipo de usuario al que se dirige. Drex 1.5 encaja mejor en flujos de decisión estructurada sobre texto o JSON; Drex Max intenta resolver el paso previo en interfaces visuales, donde la información no vive solo en texto. En otras palabras: no se limita a elegir entre opciones, sino que también quiere interpretar la pantalla para alimentar esa decisión.
Lo que sigue sin estar claro
Hay tres cuestiones que todavía quedan abiertas. La primera es si habrá una versión abierta o autoalojable más adelante; por ahora, Nace AI no la ha anunciado. La segunda es cómo se comporta Drex Max fuera de los benchmarks que la empresa ha publicado, especialmente en tareas largas, interfaces desordenadas o sitios con cambios frecuentes. La tercera es si terceros podrán replicar los resultados en pruebas independientes, algo clave cuando un modelo se vende sobre todo por su rendimiento en decisiones.
Por ahora, lo confirmado es el lanzamiento, la cifra de 67,59 en Decision Index 0.3.2, el precio de entrada y el enfoque multimodal. Lo que falta es la verificación externa de esos resultados y una idea más clara de hasta qué punto Drex Max puede convertirse en una pieza útil para agentes que toman decisiones frente a una pantalla real.
