d1 классифицирует данные, выбирает варианты и выставляет оценки, возвращая сразу вероятности вместо сгенерированного текста
1 октября 2026, 00:51Искусственный интеллектDarth Sahara0
Liquid AI представила d1 — первую модель нового типа decision models, ориентированных не на генерацию текста, а на процесс принятия решений. Модель принимает контекст в формате обычного текста или JSON и за один вызов предоставляет структурированный результат с вероятностями для указанных вариантов. При этом выходных токенов не существует: в официальном примере API поле `output_tokens` равно нулю.
Liquid предлагает три категории вопросов. Noul отвечает на вопрос «да или нет», предоставляя вероятность от 0 до 1. Choice выбирает один из нескольких вариантов и выдает распределение вероятностей между ними. Score оценивает объект по указанной шкале и также возвращает вероятности для каждого уровня. В одном запросе можно задать несколько вопросов разных типов — например, одновременно определить категорию обращения, выбрать ответственную команду и оценить срочность.
Такой метод освобождает разработчика от стандартной последовательности с традиционной LLM: отправить запрос, дождаться генерации JSON, проанализировать ответ и проверить, соответствует ли он заданной схеме. d1 сразу возвращает типизированные значения, которые можно передавать на следующий этап процесса принятия решений. Для Choice и Score модель также указывает уверенность и полное распределение вероятностей, поэтому неопределенные случаи можно передать более крупной модели или человеку.
Liquid AI предлагает использовать d1 для классификации, маршрутизации запросов, оценки приоритетов, модерации, проверок, одобрения вызовов инструментов и выбора модели для ИИ-агентов. В документации компания приводит пример обращения в службу поддержки: один вызов одновременно определяет, является ли сообщение ошибкой, какой команде его передать и насколько оно срочное. Для свободной генерации текста, диалога, суммирования и сложного многошагового рассуждения Liquid рекомендует применять традиционные языковые модели.
По формату d1 схожа с Jev — моделью, разработанной для подобных структурированных решений. Liquid утверждает, что в собственной репродукции Decision Index 0.2.1 от Hugging Face d1 получила 58,9 балла против 57,9 у Jev 1.13: новинка превзошла конкурента в категориях Arts, Language и Retrieval, но уступила в Tools и Knowledge. При этом эти данные представлены самой Liquid, — d1 еще не появилась в лидерборде Hugging Face, поэтому сравнение нельзя считать независимой проверкой.
Архитектурные детали d1 Liquid AI на данный момент не раскрыты: публично доступны API и документация, но отсутствует информация о количестве параметров, весах или базовой архитектуре модели. В настоящее время d1 доступна через API Liquid под именем 'd1:free', компания также подготовила руководство по переносу существующих вызовов LLM.
Источники:Liquid Foundation ModelsGitHubИскусственный интеллект0Искусственный интеллектLiquid AI9 минут назад
Источник