Liquid AI 发布 d1-ultra 决策模型：AA 决策指数得分 65

Liquid AI 发布了其迄今能力最强的决策模型 d1-ultra。该模型可读取文本、图像或两者兼有，针对带类型的问题一次性给出每个候选答案的概率，全程只做一次前向推理，不生成任何输出 token。据 Liquid AI 公布，d1-ultra 在 Artificial Analysis 决策指数上得分 65，排名第一；该成绩为厂商自报，尚未获独立确认。模型目前仅通过 Liquid API 提供，定价为每百万输入 token 0.042 美元。

背景与影响

决策模型与语言模型的定位不同：它回答有边界的问题并返回概率，而非自由文本。Liquid 的文档列出三类问题：Noul（是/否，返回 0 到 1 的概率）、Choice（从一组标签中选一个，每个标签带概率）、Score（在有序评分标准上给出概率加权位置）。文档建议将此类模型用于路由、内容审核、护栏、分诊以及替代 LLM-as-judge，而摘要、对话和代码生成仍建议使用语言模型。对开发者而言，这意味着分类、路由和打分调用无需为生成的文本付费。Liquid 称 d1-ultra 基于比 d1 更大的开放权重骨干网络，并叠加了公司自有的定制与决策训练流程，在知识类任务上提升最明显；官方举例包括对照规格书识别电路板缺陷、对照客户照片核验损坏索赔。

限制与来源

Liquid AI 称在 112 项评测中 d1-ultra 全面优于其前代 d1 与 TypeSafe 的 Jev 1.14，但未公布逐项基准明细。模型参数量、上下文长度、骨干网络与权重均未披露，也没有可下载权重或量化版本，仅限 API 访问。计费只覆盖输入 token，图像按每 32×32 像素块 1.5 token 计，每个问题单独计费并重复计入其全部图像；接口限制为最多 8 张图像、10,000 个图像块，请求体不超过 4.5 MB。Vercel AI Gateway 与 OpenRouter 的支持据称即将推出。以上价格、可用性与功能以官网当前信息为准。来源：MarkTechPost。