Liquid AI发布开源多模态边缘决策模型d1系列

今日，Liquid AI正式开源d1决策模型家族中的两款核心产品：d1-3B与实验版d1-omni-600M。该系列模型基于Liquid基础架构构建，突破传统生成范式，摒弃自回归词元生成机制，通过单次前向传播直接输出结构化决策结果。在涵盖阅读理解、意图分类、医疗问答及多语言理解的七项公开基准测试中，d1-3B以82.9的平均得分领跑，性能优于参数量级更高的竞品；轻量化版本d1-omni-600M仅用四分之一参数即以78.4分实现越级超越，展现出卓越的参数效率。多模态能力方面，d1-3B完整继承视觉处理底座，d1-omni-600M则打通文本、视觉与音频的统一推理链路。 为突破端侧设备算力瓶颈，团队联合NVIDIA与Apple完成深度适配。实测数据显示，在Jetson边缘计算芯片及Apple M5 Pro平台上，d1-3B单次推理耗时稳定低于50毫秒；部署于RTX 4090等GPU服务器时，响应时间进一步压缩至10毫秒内，并可高效并行处理批量文本与图像状态。目前，两款模型已开放全部权重至Hugging Face平台。该决策模型专为低延迟、高吞吐的端侧结构化任务设计，为智能业务分流、实时内容审核及边缘自主控制提供了高可靠的基础设施，推动大模型技术向确定性工程决策场景加速落地。