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Liquid AI 发布 Open d1：两个开源多模态决策模型

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Liquid AI 宣布发布 Open d1，推出 d1 决策模型家族的两个开源权重多模态模型：d1-3B 支持文本加视觉，d1-omni-600M 支持文本加图像或文本加音频。官方称模型面向实时决策，可部署于从 NVIDIA DGX 数据中心、RTX 工作站到 Jetson 边缘设备等多种环境。转发者表示 d1-3B 在 RTX 4090 上据称延迟为 8 毫秒，并称其为"一次前向传播输出结果、零输出 token"的决策模型；这些性能数据来自作者转述，未经独立核实。

Liquid AIOpen d1开源模型多模态决策模型边缘部署

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RT Sudo su another decision model family, liquid's d1, and these are tiny > d1-3b, text and vision, liquid says 8 ms on a 4090 > d1-omni-600m, text plus image or audio, no latency published yet > one forward pass, odds over fixed answers, zero output tokens > lfm open license, free under $10m revenue clef flash 9b played breakout for me at 56 ms a move, 18.4 saves per ball, the 27b just sat under an idle paddle a 3b at 8 ms should hold that paddle better, same harness, same game, i'll run both Liquid AI: Today we release Open d1: two open-weight multimodal models in our d1 decision model family. > d1-3B: text + vision > d1-omni-600M: text + image or text + audio > Real-time decision making anywhere, from data centers such as @nvidia DGX to RTX workstations to Jetson at the edge.

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    作者转推 Liquid AI 官方动态：Liquid AI 表示与 NVIDIA Robotics 合作，为开源权重决策模型 d1-3B 构建了 10 个实时摄像头演示，涵盖手势控制游戏到内容审核等场景，每帧仅需一次前向传播；双方还演示了 d1-3B 在 Isaac Sim 环境中进行导航，模型运行于 Jetson 设备上。转发者 Joey 表示期待在自己的 Jetson AGX 硬件上运行该模型。正文末尾在"the model served on a Jetson in a"处截断，完整细节未披露。

  • 实测：RTX 3060 单卡跑 Liquid AI 开源模型 d1-3B，BoolQ 88.4%、MMLU-Pro 44.5%

    作者称在单张 RTX 3060（12GB 显存）上运行 Liquid AI 新发布的开源多模态决策模型 d1-3B：BoolQ 3,270 题全量验证集得分 88.4%（高于官方卡片 86.7），MMLU-Pro 12,032 题得分 44.5%，GPQA 29.8% 接近随机，与其知识是最弱项的定位一致；约 43ms p50 每次决策、每秒 21-23 次决策、占 5GB 显存。推文并引用 Liquid AI：Open d1 发布 d1-3B（文本+视觉）与 d1-omni-600M（文本+图像或文本+音频）两个开源权重模型。