Liquid AI决策模型d1加视觉 19倍低价压GPT-6.1

## 正文 北京时间10月5日，前沿边缘AI研发公司Liquid AI正式推出d1决策模型的视觉版本。这是首个同时支持文本与图像的决策模型，相比此前一周发布的纯文本实验版，新增"看懂图"能力。 d1的工作机制与传统大模型截然不同：它接收一段状态数据（文本、图像或二者皆有）和若干结构化问题，一次前向推理即可返回各选项的概率分布，全程不生成任何Token。文本决策响应仅需200-300毫秒，可直接用于实时业务。 模型支持三类问题：Noul（是/否，返回0-1概率）、Choice（在给定选项中选一）、Score（在有序量表上打分）。一次调用可同时回答多个问题。 实测数据亮眼：在筛选客服工单、巡检电路板等6个真实应用场景中，d1在4项上追平或击败GPT-6.1 Sol，整体成本仅为后者的1/19到1/200，延迟全面领先。 视觉能力并非简单"看图"。在公开的VisA工业质检数据集上（电路板、蜡烛、腰果、口香糖四条产线），d1以85-97%的准确率分拣良品与不良品，且从未针对该任务训练过——纯靠通用理解力从简短描述中掌握要点。 游戏场景同样出彩：Tetris原本可用文字完整描述，但加入屏幕画面后，分数从70提升到81；Wordle直接读截图就能玩，开发者无需再写文字版游戏状态。 定价方面，OpenRouter已上线liquid/d1端点：输入0.04美元/百万Token、输出免费、65K上下文、零数据留存。Liquid AI同时保留console.liquid.ai和d1 Playground免费体验通道。 d1上周在Hugging Face Decision Index评测中以58.9分首次超越Jev（57.9），登顶决策模型榜首。Jev点燃的决策模型赛道正在快速分化：Jev走开源路线，强调本地化与可控；d1走闭源路线，强调"答案即概率、不生成Token"的工程优势。 ## 参考来源 - Liquid AI 官方博客： - OpenRouter 端点： - The AI Stats： - Web Pulse： - MarketBrief： - DataNorth AI： - AI邮报： - Lookonchain： ## URL tag liquid ai d1 decision model vision jev openrouter gpt-6.1 sol claude opus ai agent ## 标签 Liquid AI,d1,决策模型,视觉模型,Jev,OpenRouter,GPT-6.1,边缘AI,开源模型