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d1-omni - 单次前向即出答案的 587M 边缘决策模型

d1-omni-600M 是 LiquidAI 发布的一个 587M 参数决策模型，构建在 LFM2.5-Encoder-350M 之上。它接收一段状态（文本、JSON，可带图片或语音片段）和一组具名问题，直接返回带类型的答案，不生成任何输出 token。据项目说明，它面向路由与分诊、内容审核、意图与主题分类、语音指令路由、抽取校验、重排序、智能体护栏和视觉检查等场景，而不是聊天模型。

d1-omni-600M 是 LiquidAI 发布的一个 587M 参数决策模型，构建在 LFM2.5-Encoder-350M 之上。按项目自述，它的用法与常见生成式模型不同：你给它一个状态（文本或 JSON，可附带图片或一段语音）和一组具名问题，它返回带类型的答案，且输出 token 数为零——每个答案都直接从模型在选项上的分布读出，没有生成过程，也不需要解析输出文本。它适合被放进需要「是/否」「从具名选项中挑一个」或「打分」的流水线里，例如路由与分诊、内容审核、意图与主题分类、语音指令路由、抽取校验、重排序、智能体护栏以及视觉检查。项目明确说明它不是聊天模型，不写文本。

维护者与状态

该项目由 LiquidAI 维护，仓库托管在 Hugging Face 上，任务类型为 image-text-to-text，使用 transformers 框架。仓库创建于 2026-10-05，最后更新于 2026-10-07。截至 2026-10-11，近 30 天下载量为 10030，点赞数为 100。事实表中未记录正式 release 信息，因此这里不对版本发布情况作额外推断。

主要能力

以下能力均来自项目自述（模型卡），并非第三方评测结论：

  • 视觉-语言：文本与图片在同一次前向中处理；大尺寸画面会被切块，一个状态里可以放多张图片。
  • 音频-语言：文本与最长 30 秒的语音在同一次前向中处理。
  • 边缘尺寸：共 587M 参数，由 381M 的共享主干与决策头、94M 视觉编码器和 112M 音频编码器组成；据项目说明，各模态跑的是同一套主干权重。
  • 结构化提问：问题遵循 Decision Index 模式，包含 type、instructions 和 criteria 三类字段。支持 noul（是/否）、choice（从具名选项中选一个）和 score（2 到 10 个有序等级）三种题型。
  • 批量调用：system_one_batch 可在一次调用中处理多条请求。
  • 原始分布：probabilities 接口按选项顺序返回原始分布。

模型细节方面，项目自述给出的规格包括：视觉编码器为来自 LFM2.5-VL-450M 的 SigLIP2 视觉塔，音频编码器为 17 层 FastConformer，上下文长度为 16,384 token（文本、图像与音频位置合计），词表大小 65,536。带图片时，状态与问题文本会被截到 896 token，与训练时一致。

关于精度，项目说明模型以 float32 训练；在 GPU 上 float16 更快且能保持 float32 的答案，据其自述的检查结果，在全部文本（243 行）、图像（214 行）和音频（416 行）样本上给出的首选答案一致；项目建议避免 bfloat16，因为它在 0.8% 的文本行和 1.7% 的音频行上改变了首选答案。项目还表示，由于这是早期研究版本且仍在积极开发中，因此不公布 d1-omni-600M 的推理速度数字。

使用入口

仓库地址：LiquidAI/d1-omni-600M。

据项目说明，使用前需安装依赖，要求 transformers>=5.15：

pip install "transformers>=5.15" torch torchvision pillow soundfile

模型自带代码，因此需要以 trust_remote_code=True 加载。项目给出的最小示例如下：

import torch
from transformers import AutoModel

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
dtype = torch.float32 if device == "cpu" else torch.float16
model = AutoModel.from_pretrained(
    "LiquidAI/d1-omni-600M",
    trust_remote_code=True,
    dtype=dtype,
).to(device)

questions = {
    "refund": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Is the customer asking for a refund?",
    },
    "team": {
        "type": "choice",
        "instructions": "Which team should handle this?",
        "criteria": {
            "billing": "Charges, refunds, invoices",
            "technical": "App or site faults",
            "fraud": "Suspected unauthorised use",
        },
    },
}

print(model.system_one("I was charged twice this month, please refund one of them.", questions))

项目列出的调用接口包括：system_one(state, questions, images=None, audio=None)，对单个状态及其图片或音频片段回答具名问题，媒体只编码一次供所有问题共用；system_one_batch([(state, questions[, images[, audio]]), ...])，批量处理多条请求；以及 probabilities(state, questions, images=None, audio=None)，返回按选项顺序排列的原始分布。

关于输入形式，项目说明：状态可以是字符串、任意 JSON 值，或在图片/音频本身就是整个状态时传 None；images 为一张 PIL 图片或其列表；audio 为一段 16 kHz 单声道片段，采样为 int16 或浮点。单条请求只能带图片或音频之一，同时传入会抛出 ValueError。每次调用返回 {"answers": {name: answer}, "usage": {"input_tokens": n, "output_tokens": 0}}，其中 input_tokens 统计主干读取的每一个位置。项目还说明，文本答案使用存储在 config.json 中的按题型温度进行校准，图像与音频答案则是训练所得的 softmax 输出。

许可与限制

该仓库的许可证在事实表中记为 other，即自定义许可，具体条款以仓库中的 LICENSE 文件为准，本文不对其可否商用等问题作出判断。

项目自述中列出的已知限制与适用边界包括：

  • 音频能力是在英语使用者与助手之间的请求上训练的，训练任务涵盖话语类型、主题以及说话人想要什么；片段会被截断到 30 秒。
  • 带图片时，状态与问题文本会被截到 896 token，这是训练时的设定。
  • 单条请求不能同时携带图片和音频。
  • 它不是聊天模型，不生成文本，因此不适用于需要自由文本输出的场景。
  • 项目称其为早期研究版本，仍在积极开发中，因此未公布推理速度数据。

此外，项目自述提到其内部评测中未纳入 HelpSteer2，原因是它可能与 d1-omni-600M 的训练数据存在重叠。

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