Liquid AI, hiçbir şey yazmayan iki açık ağırlıklı model yayınladı. d1 ailesi — d1-3B ve deneysel d1-omni-600M — verilen bir girdi hakkındaki yapılandırılmış soruları tek bir ileri geçişte yanıtlıyor; üretilen token akışı yerine kalibre edilmiş, tipli cevaplar döndürüyor.
Hedef, uçta (edge) çalışan sistemler: bir sohbet modeli yerine d1'e bir "durum" (metin, JSON, görüntü veya karışım) ve bir dizi adlandırılmış soru ile kısıt veriyorsunuz — evet/hayır, etiketli seçenekler arasından seçim, bir ölçekte puan — ve tek bir karar alıyorsunuz. Hiçbir şey üretilmediği için ödenecek çıktı token'ı ve beklenecek bir kod çözme döngüsü yok.
Yayımlanan sayılar tam da bu kullanım durumuna yönelik. d1-3B, Decision Index v0.2.1'de 48.57 puan alarak test edilen tüm 4B ve 9B modellerin ve Decider 35B-A3B'nin (47.11) önüne geçiyor. Okuduğunu anlama, toksisite tespiti, niyet sınıflandırma, tıbbi soru-cevap ve diller arası anlama alanlarındaki yedi kamuya açık veri kümesinde ortalama 82.9 ile karşılaştırma tablosunun en iyisi. İki yönlü 350M kodlayıcı üzerine kurulu 600M'lik model ise geçtiği Decider 2B'nin dörtte biri parametreyle 78.4 ortalamaya ulaşıyor ve metin ile görüntünün yanına ses girdisini de ekliyor.
Hız manşet: NVIDIA ile yürütülen çalışmada d1-3B bir soruyu Jetson AGX Thor'da 16 ms'de, Jetson AGX Orin 64 GB'da 26 ms'de ve Orin Nano'da 50 ms'de yanıtladı; Apple M5 Pro'da bu süre 30 ms. RTX 4090'da 8 ms, AMD MI325X'te 9 ms. Üç soru, tek sorunun yaklaşık 1.3 katı zaman alıyor. İki model de Hugging Face'te ve Apple, AMD, Qualcomm ile NVIDIA donanımlarında yerel llama.cpp desteğiyle yayında.
İki uyarıyı açıkça söylemek gerek. Liquid bu sürümde görüntü veya ses karşılaştırma sonucu bildirmiyor — Decision Index'in görüntü kısmının özel olduğunu ve ses kararları için karşılaştırma ölçütlerinin henüz açık bir problem olduğunu söylüyor — ve d1-omni-600M, hız verisi yayımlanmayan erken bir araştırma sürümü. Şirket ayrıca bunların karar modelleri olduğunu, genel amaçlı asistan olmadığını net biçimde belirtiyor: bir paragraf yazmasını isterseniz yanlış araçtasınız.
Bu darlık zaten yayının amacı. Bir ardışık düzenin gerçekten ihtiyacı olan şey bir sınıflandırıcı, yönlendirici veya önceliklendirme adımıysa, tek geçişte tek tipli cevap veren bir model, "uzatma" diye tembihlenen üretici bir modelden daha ucuz ve daha basittir.
