Liquid AI发布d1系列开源边缘决策模型
先了解这件事
Liquid AI 发布 d1-3B 和实验性版本 d1-omni-600M 两款专为边缘设备设计的开源权重决策模型，目前已在 Hugging Face 上线供下载、微调及部署。使用这两款模型需安装 transformers>=5.14 依赖，并因模型自带代码而需设置 trust_remote_code=True 进行加载。 d1-3B 拥有 31.2 亿参数，基于 LFM2.5-VL-3B 训练，支持文本和图像输入。在 Decision Index 0.2.1 基准测试中得分 48.57，表现优于同尺寸及更大参数量的模型；据 IT之家报道，其在 NVIDIA RTX 4090 上单次文本判断耗时 8 毫秒，处理图像耗时 102 毫秒。d1-omni-600M 拥有 5.87 亿参数，作为实验性模型，支持文本与图像或音频的多模态组合输入。
AI 根据报道生成 · 2 天前更新
事件进展
2 个进展
- 10月16日 19:11 · 1 篇报道Liquid AI发布d1-ultra登顶决策指数Artificial Analysis：Liquid AI 发布 d1-ultra 登顶决策指数
- 10月8日 00:54 · 2 篇报道Liquid AI发布d1系列边缘决策模型Hugging Face Blog：Liquid AI 发布 d1-3B 和 d1-omni-600M 开源边缘决策模型
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- Artificial AnalysisLiquid AI 发布 d1-ultra 登顶决策指数
Liquid AI 发布了 d1-ultra，在 Artificial Analysis Decision Index v1.0 中占据第 1 位，得益于幻觉率的降低。d1-ultra 是 @liquidai 推出的新决策模型，继本月早些时候发布 d1 之后推出。其定价为 $0.042
- IT之家Liquid AI 开源 d1 系列决策模型：单次判断仅 8 毫秒，支持图像输入
Liquid AI 发布并开源 d1-3B 和 d1-omni-600M 两款决策模型，已在 Hugging Face 上线供下载、微调及部署。d1-3B 拥有 31.2 亿参数，基于 LFM2.5-VL-3B 训练，在 NVIDIA RTX 4090 上单次文本判断耗时 8 毫秒，处理图像耗时 102 毫秒；d1-omni-600M 拥有 5.87 亿参数，支持文本、图像及语音组合输入。
- Hugging Face Blog精选Liquid AI 发布 d1-3B 和 d1-omni-600M 开源边缘决策模型
Liquid AI 发布两款开源决策模型 d1-3B 和 d1-omni-600M，专为边缘设备设计。d1-3B 在 Decision Index 0.2.1 中得分 48.57，优于同尺寸及更大参数量的模型，支持文本和图像输入；d1-omni-600M 作为实验性版本，支持文本与图像或音频的多模态处理。
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