时间:2026年10月7日
地点:美国马萨诸塞州剑桥市(Liquid AI 总部)/ Hugging Face 平台
人物:Ramin Hasani(Liquid AI 联合创始人兼 CEO,前 MIT CSAIL 博士后、Vanguard 首席 AI/ML 科学家);Liquid AI 工程团队;NVIDIA Robotics
背景:Liquid AI 由 Ramin Hasani 等人 2023 年创立,专注"在真实设备限制内工作"的模型路线。2024 年 12 月公司完成 2.5 亿美元 A 轮融资,由 AMD 领投;2026 年 10 月 5 日先在自家博客发布 API 托管的 d1 模型,仅两天后即在 10 月 7 日开放权重下载。
事件详情:Liquid AI 在 Hugging Face 开源 d1 决策模型家族的两款新成员——d1-3B 与实验性的 d1-omni-600M。d1-3B 接受文本与图像输入,d1-omni-600M 接受文本配图像或文本配音频输入,两款模型均基于 Liquid 自研的 Liquid Foundation Models(LFM)。与传统生成式模型逐 token 生成不同,d1 系列在单次前向传递中直接返回 yes/no、标签选择或评分等结构化结果。
基准成绩:d1-3B 在 Decision Index 0.2.1 上得分 48.57,成为 10B 参数以下最强决策模型,超过 Decider 35B-A3B 的 47.11;在 SQuAD 2.0、Civil Comments、MASSIVE intent、PubMedQA、BoolQ、XNLI、PAWS-X 七项公开测试上均值 82.9。d1-omni-600M 均值 78.4,仅用 Decider 2B 四分之一的参数即超越后者 77.1。
延迟表现:d1-3B 在 NVIDIA Jetson AGX Thor 上单题 16 毫秒、AGX Orin 上 26 毫秒、Orin Nano 上 50 毫秒;NVIDIA RTX 4090 与 AMD MI325X 上单题均低于 10 毫秒,原生支持 llama.cpp 并跨 Apple/AMD/Qualcomm/NVIDIA 平台,配合 NVFP4 量化。
合作与生态:NVIDIA Jetson AI Lab 同步发布 Jetson Thor、AGX Orin 与 Orin Nano 三套部署指南;Liquid AI 与 NVIDIA 在 Isaac Sim 中以 Jetson 配合 d1-3B 完成硬件在环仿真演示;System One Arcade 在 Hugging Face Space 提供十个摄像头实时互动 demo。
影响:把决策任务从云端 API 拉回到端侧设备,为路由、检查、分类、内容审核等结构化场景提供可本地部署、低延迟、可微调的替代方案;同时强化"决策模型 vs 生成模型"的范式分化,倒逼端侧推理栈在 NVFP4、llama.cpp、量化路径上继续成熟。
总结:Liquid AI 用"单次前向出结构化结果"的范式切入决策任务,把开源权重、亚 20 毫秒的 Jetson 延迟与跨厂商 GPU/CPU 部署指南打包成完整方案;端侧结构化推理从此多了一个不依赖调用计费、且体量可控的工程化选项。
参考来源:
1. https://huggingface.co/blog/LiquidAI/open-d1(Hugging Face 官方博客:Multimodal open d1 decision models for the edge)
2. https://www.liquid.ai/blog/d1-open(Liquid AI 官方博客:Open d1 - Edge decision models for text, vision, and audio)
3. https://huggingface.co/LiquidAI/d1-3b(d1-3B 模型卡)
4. https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M(d1-omni-600M 实验版模型卡)
5. https://agihunt.info/en/p/1a1177a94587bad034e5541eced(AGI Hunt:NVIDIA Robotics 与 Jetson AI Lab 部署指南)
6. https://wpnews.pro/news/liquid-ai-releases-open-d1-models-for-multimodal-edge-decisions(Web Pulse 综合报道)
7. https://runtimewire.com/article/liquid-ai-open-d1-decision-models-edge(RuntimeWire 报道)
8. https://techbeat.co/story/liquid-ai-launches-open-multimodal-d1-decision-models-for-edge-ai(TechBeat 综合报道)







