Liquid AI发布d1系列开放权重决策模型：3B与600M双规格，已在Hugging Face开源 - 果核剥壳

10月9日消息，Liquid AI于10月7日发布博文，宣布推出d1系列两款开放权重决策模型：d1-3B支持31.2亿参数的文本与图像判断，d1-omni-600M以5.87亿参数支持文本、图像及语音输入。

援引博文介绍，在Jev模型9月推出爆火后，OpenAI等公司也相继推出类似的决策模型，而Liquid AI是加入该战局的新成员。本次推出的d1-3B与d1-omni-600M已在Hugging Face公开，用户可下载、微调并部署。

d1-3B拥有31.2亿参数，基于视觉语言模型LFM2.5-VL-3B训练，支持文本与图像输入。该模型在Decision Index v0.2.1公开测试集获得48.57分，Liquid AI称其领先所有10B以下模型。

d1-omni-600M拥有5.87亿参数，基于双向编码器LFM2.5-Encoder-350M训练。该模型支持文本与图像，或文本与语音的组合输入，属于Liquid AI首个实验性多模态决策模型检查点。

推理速度方面，d1-3B在NVIDIA RTX 4090上回答单个问题耗时8毫秒，处理384像素图像耗时102毫秒；在Jetson AGX Thor上，单问耗时16毫秒；在Jetson Orin Nano上为50毫秒。用户测试显示，d1-3B在12GB显存的GeForce RTX 3060上，单次判断耗时25毫秒，处理640×480像素图像耗时146毫秒，峰值显存占用约6GB；另有用户报告，该模型在RTX 3090上单次判断耗时仅8毫秒。