Liquid AI が、重みを公開した小型の判断モデル「d1-3B」と、音声も扱える「d1-omni-600M」を Hugging Face で公開した。NVIDIA の GPU から組み込み機器 Jetson まで、8〜50ミリ秒で応答するとしている。
- Liquid AI が2026年10月7日、重みを公開した小型の「判断モデル」d1-3Bと、文章・画像・音声を扱えるd1-omni-600Mを公開した。いずれもHugging Faceで公開し、重みをダウンロードして微調整や配備まで制限なく行える（open-weight）としている
- d1-3Bは、NVIDIAのGeForce RTX 4090で8ミリ秒、組み込み機器のJetson AGX Thorで16ミリ秒、Jetson AGX Orinで26ミリ秒、最小クラスのJetson Orin Nanoでも50ミリ秒で1件の判断を返すとしている
- d1-omni-600Mは最初の実験的な公開版で、文章＋画像、または文章＋音声を入力できるとしている
- 7つの公開ベンチマークの平均で、d1-3Bが82.9点と表中で最高、d1-omni-600Mは78.4点で、パラメータ数が4分の1でありながらDecider 2B（77.1点）を上回ったとしている（下の表）
- 料金は発表には無い。API課金のモデルではなく、重みを公開するモデルだとしている
- ライセンスは、Hugging Faceのモデルページの記載によると独自の「lfm1.0」としている
性能（Liquid AI の発表。公開ベンチマーク7件）
| ベンチマーク（何を測るか） | d1-omni-600M | d1-3B | Decider 2B | Decider 4B |
|---|---|---|---|---|
| SQuAD 2.0（読解） | 74.0 | 85.3 | 67.7 | 76.0 |
| Civil Comments（有害表現の検出） | 95.8 | 93.0 | 93.6 | 92.8 |
| MASSIVE intent（意図分類） | 86.1 | 87.3 | 81.1 | 88.3 |
| PubMedQA（医療のQA） | 61.3 | 66.0 | 65.7 | 63.3 |
| BoolQ（真偽判定） | 77.7 | 86.7 | 87.3 | 89.0 |
| XNLI（言語間の推論） | 74.7 | 85.0 | 85.0 | 88.6 |
| PAWS-X（言い換えの判定） | 79.5 | 76.9 | 59.5 | 69.8 |
| 平均 | 78.4 | 82.9 | 77.1 | 81.1 |
Liquid AIが発表した数字。Decider 2B・4Bは比較対象のモデルで、測定元は発表に明記されていない。
確かめた一次資料
この記事は、上の一次資料の原文を読んで書いています。数字は原文のとおりで、計算した値はそう書いています。