Het verhaal
Liquid AI heeft op de Hugging Face-blog twee open modellen uit zijn d1-familie van beslissingsmodellen vrijgegeven: d1-3B en d1-omni-600M. Anders dan generatieve modellen produceren beslissingsmodellen geen tokens, maar geven ze hun antwoord in één forward pass. d1-3B is getraind vanuit LFM2.5-VL-3B, Liquids recentste decoder-only vision-taalmodel, en verwerkt tekst en beelden. d1-omni-600M bouwt op de bidirectionele encoder LFM2.5-Encoder-350M met extra encoders voor beeld en audio, en accepteert tekst met beeld of tekst met audio; dat model is nog een vroege onderzoeksrelease. Op de Decision Index 0.2.1 scoort d1-3B 48,57, volgens Liquid het beste model onder 10B parameters en hoger dan Decider 35B-A3B (47,11). Over zeven publieke datasets, waaronder SQuAD 2.0, PubMedQA en XNLI, haalt d1-3B gemiddeld 82,9 tegenover 81,1 voor Decider 4B; d1-omni-600M haalt 78,4. Samen met NVIDIA werd de snelheid gemeten: d1-3B antwoordt in 16 ms op een Jetson AGX Thor, 26 ms op een Jetson AGX Orin en 50 ms op een Jetson Orin Nano.