LiquidAI 发布了两个新的决策模型 d1-3B 和 d1-omni-600M，它们通过直接读取模型在选项上的分布，在一次前向传递中以零输出 token 返回类型化的答案。

  • d1-3B 是一个基于 LFM2.5-VL-3B 构建的 3B 参数多模态模型，在 Decision Index 0.2.1 上达到 48.57 分，优于 Decider 35B-A3B 等更大的模型。
  • d1-omni-600M 是一个基于 LFM2.5-Encoder-350M 构建的 587M 参数决策模型，支持在一次传递中处理 vision-language 和 audio-language 输入。
  • 这两个模型都不进行文本生成或解析，d1-3B 在 NVIDIA RTX 4090 上完成决策仅需 8 毫秒。

这些发布为多模态任务提供了快速、边缘规模的决策能力。