Liquid AI выпустила открытые модели d1-3B и d1-omni-600M
2026-10-07 Liquid AI опубликовала веса двух мультимодальных моделей принятия решений: d1-3B на 3 млрд параметров и экспериментальной d1-omni-600M на 587 млн параметров. d1-3B принимает текст и изображения, а d1-omni-600M — текст с изображениями либо аудиозаписями длительностью до 30 секунд. Обе модели возвращают вероятности для заданных вариантов ответа, а не формируют свободный текст.
Модели доступны на Hugging Face, включая сборки GGUF для запуска на собственной инфраструктуре. d1-3B создана на базе LFM2.5-VL-3B; d1-omni-600M использует общий блок на 381 млн параметров, визуальный модуль на 94 млн и аудиомодуль на 112 млн. Для d1-3B заявлен результат 48,57 в Decision Index 0.2.1 и время одного решения от 8 мс на NVIDIA RTX 4090, но это данные вендора, независимых замеров пока нет.
Релиз рассчитан на маршрутизацию обращений, проверку правил, ранжирование, визуальный контроль и другие задачи с заранее определёнными ответами. Получение весов стоит 0 USD, то есть около 0 рублей, однако итоговые расходы зависят от оборудования и сопровождения; расчёта стоимости эксплуатации вендор не опубликовал. Главный риск — модели не объясняют решение и не заменяют диалоговую LLM, поэтому перед внедрением их следует проверить на собственных данных, порогах вероятности и критических ошибках.