Liquid AI, NVIDIA yığını üzerinde sıfır çıktı tokeniyle gerçek zamanlı kararlar vermek üzere tasarlanmış, d1-3B ve d1-omni-600M adındaki iki açık ağırlıklı çokmodlu karar modelinden oluşan Open d1'i yayınladı. Geleneksel üretken modellerin yanıtları token token yazmasının aksine, bu karar modelleri bir durum ve adlandırılmış sorular kümesini alarak tek bir ileri geçişte kalibre edilmiş ve tiplenmiş yanıtlar döndürür. Modeller, LFM Open License v1.0 altında, yıllık geliri 10 milyon doların altında olanlar için ücretsiz ticari kullanım izni veren, Hugging Face'de günün ilk gününden itibaren llama.cpp desteğiyle sunulmaktadır.
d1-3B modeli 3,12 Milyar parametreye sahiptir, metin ve görselleri okuyabilir ve SigLIP2 NaFlex görsel kodlayıcı ile 32.768 tokenlik bağlam kullanan yalnızca çözücü (decoder-only) bir görsel‑dil modelinden inşa edilmiştir. d1-omni-600M modeli ise 587 Milyon parametre içerir, bir görsel ya da ses eşliğinde metin okur ve 30 saniyeye kadar olan klipler için 17 katmanlı FastConformer ses kodlayıcıyla eşleştirilmiş çift yönlü bir kodlayıcı kullanır. Decision Index v0.2.1 benchmark'ında d1-3B 48,57 puan alarak 10 Milyar parametrenin altındaki tüm modelleri geride bırakırken, d1-omni-600M yedi halka açık metin benchmark'ında ortalama 78,4 puan elde etmiştir.
Bu modeller, standart sohbet uygulamaları yerine yönlendirme, moderasyon, niyet sınıflandırması, yeniden sıralama, LLM‑as‑a‑judge puanlaması ve ajan koruma sınırları gibi görevler için optimize edilmiştir. Testler, d1-3B'nin tek bir soruyu RTX 4090'da 8 ms, Jetson AGX Thor'da ise 16 ms sürede işlediğini gösteriyor. Bu sürüm, geliştiricilere metin üretimini ayrıştırmaya gerek kalmadan anlık çıkarım yapabilen, son derece verimli ve düşük gecikmeli çokmodlu karar modelleri sunması bakımından önem taşıyor.