NVIDIA telah merilis dua model berbobot terbuka, d1-3B dan d1-omni-600M, sebagai bagian dari keluarga model keputusan d1 terbarunya. Berbeda dengan model generatif yang menghasilkan token, model-model ini menghasilkan jawaban dalam satu kali forward pass, memungkinkan inferensi dengan latensi sangat rendah di seluruh tumpukan NVIDIA, mulai dari pusat data hingga perangkat tepi.
- d1-3B mencetak skor 48.57 pada split publik Decision Index v0.2.1, mengungguli setiap model di bawah 10B dan menyamai Decider 35B-A3B dengan ukuran yang jauh lebih kecil.
- d1-omni-600M adalah checkpoint eksperimental yang menangani input teks, gambar, dan audio, mencetak skor 15.95 pada indeks yang sama.
- d1-3B mencapai latensi inferensi sebesar 8 ms di NVIDIA GeForce RTX 4090, 16 ms di Jetson AGX Thor, dan 26 ms di Jetson AGX Orin.
- Kedua model mendukung kompatibilitas day-one dengan llama.cpp dan berjalan di Apple M5 Pro, AMD MI325X, serta berbagai perangkat NVIDIA Jetson.
Model berbobot terbuka ini memungkinkan pengguna mengunduh, menyetel halus, dan menerapkan kemampuan pengambilan keputusan terstruktur yang cepat untuk input multimodal tanpa batasan.