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Liquid AI发布开源权重d1-3B与d1-omni-600M：零输出token的多模态决策模型
原标题: Liquid AI发布开源权重d1-3B与d1-omni-600M：零输出token的多模态决策模型
📋总体概括
Liquid AI发布开源权重决策模型d1家族两款新模型：d1-3B支持文本与图像输入，d1-omni-600M支持文本+图像或文本+音频输入。与生成式LLM不同，这两款模型不输出文本，而是在一次前向传播中直接返回经过校准的结构化类型化答案，输出token数为零，定位是端侧实时决策场景。这种『零输出token』的分类/决策范式为多模态模型在低延迟、低算力设备上的落地提供了新思路，也延续了Liquid AI在非Transformer架构上的差异化路线。
⚡关键信息
- ▸Liquid AI发布d1家族两款开源权重多模态决策模型d1-3B与d1-omni-600M
- ▸d1-3B读取文本和图像，d1-omni-600M支持文本+图像或文本+音频输入
- ▸两款模型均不生成文本，一次前向传播即返回校准的结构化类型化答案
- ▸输出token数为零，面向实时决策而非对话生成场景
- ▸开源权重发布，降低了端侧低延迟决策应用的部署门槛
🔥犀利点评
不生成文本、零输出token，Liquid AI这是在OpenAI们卷生成能力的另一条赛道上押注：决策不该靠嘴说，直接吐结构化答案才是端侧正解。3B和600M的体量明摆着瞄准手机和IoT实时判断——欺诈检测、意图识别、质检分类这类活，LLM慢且贵，校准过的分类头又准又快。问题在于市场接受度：开发者已被生成式API惯坏，愿意为『不说话的模型』改架构的有多少，才是d1真正的生死题。
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