Liquid AI представи d1-ultra: мултимодален модел за вземане на решения с резултат 65 в Artificial Analysis Decision Index
Liquid AI пусна d1-ultra, своя най-способен модел за вземане на решения досега. Моделът за вземане на решения Liquid AI d1-ultra обработва текст, изображения или и двете. Той отговаря на въведени въпроси с вероятност за всеки възможен отговор. Прави това с едно предно преминаване и не генерира изходни токени. За разработчиците това означава извиквания за класификация, маршрутизиране и оценяване, без да плащат за генериран текст. Той е вече достъпен в Liquid API на цена от $0.042 за милион входни токени.
Накратко
- Размер: Броят параметри и дължината на контекста не са оповестени. Изграден е върху по-голям backbone с отворени тегла от d1.
- Работи на: Само хоствания Liquid API. Не са обявени тегла за изтегляне или квантизирани варианти.
- Производителност: Води във всичките 8 категории в набора на Liquid от 112 оценки според Liquid.
- Най-добър резултат: 65 в Artificial Analysis Decision Index, класиран на №1 (според Liquid).
- Най-слаб резултат: Все още няма публична разбивка по отделни бенчмаркове или брой параметри; твърденията са докладвани от производителя.
Какво представлява моделът за вземане на решения?
Моделът за вземане на решения отговаря на ограничени въпроси с вероятности вместо със свободен текст. Документацията на Liquid за моделите за вземане на решения описва 3 типа въпроси:
- Noul: въпрос с отговор „да/не“, който връща вероятност между 0 и 1.
- Choice: един етикет от набор, с вероятност за всеки етикет.
- Score: претеглена с вероятности позиция по подредена скала за оценяване.
Документацията препоръчва моделите за вземане на решения за маршрутизиране, модериране, защитни механизми, триаж и заместване на LLM-as-judge. За обобщаване, чат и генериране на код се препоръчва езиков модел.
Как работи d1-ultra?
Всяка заявка съдържа състояние (контекста), незадължителни изображения и 1 или повече типизирани въпроси. Моделът оценява всеки въпрос спрямо един и същ вход в рамките на 1 извикване. Справочникът за d1 API показва отговори с output_tokens, които винаги са 0.
Екипът на Liquid AI посочва, че d1-ultra използва по-голям backbone с отворени тегла от d1, заедно със значителни специфични за Liquid модификации. В комбинация с обучаващия pipeline на Liquid за вземане на решения, подобренията са най-големи при задачи, свързани със знания.
Екипът на Liquid AI е създал d1-ultra за сложни реални случаи. Сред примерите му са откриване на дефект в печатна платка спрямо спецификация. Друг пример е проверка на иск за щета спрямо снимката на клиента.
Как се представя d1-ultra в бенчмарковете?
Liquid AI сравни d1-ultra с по-ранния си d1 и Jev 1.14 на TypeSafe в 112 оценки. Според съобщението на Liquid AI d1-ultra превъзхожда Jev 1.14 във всички задачи при една и съща цена.
В независимия Artificial Analysis Decision Index Liquid съобщава, че d1-ultra е класиран на №1 с резултат 65. Индексът осреднява 4 оценки с тежест от 25% всяка:
- AA-Omniscience-Decision: знания и халюцинации
- HLE-MultiChoice: разсъждение
- When2Call: извикване на инструменти
- WildGuardTest: класификация за безопасност
За контекст, статията на Artificial Analysis от 13 октомври за стартирането поставя Jev 1.13 на първо място с резултат 58. GLiDE и Microsoft-Decision-1 следват с по 54.
Сравнение: d1-ultra спрямо други модели за вземане на решения
| Характеристика | d1-ultra | d1 | Jev (TypeSafe) | Microsoft-Decision-1 | GLiDE (Fastino) |
|---|---|---|---|---|---|
| Разработчик | Liquid AI | Liquid AI | TypeSafe AI | Microsoft | Fastino Labs |
| Параметри | Не са оповестени | Не са оповестени | Не са оповестени | Не са оповестени | Не са оповестени |
| Вход | Текст, изображения | Текст, изображения | Текст | Не е оповестен | Не е оповестен |
| Тегла | Само чрез API | Само чрез API | Затворени | Не са оповестени | Не са оповестени |
| AA Decision Index | 65 (според Liquid) | Не е оповестен | 58 (v1.13, 13 октомври) | 54 (13 октомври) | 54 (13 октомври) |
| Цена | $0.042 / 1 млн. входни | Не е оповестена | $0.042 / 1 млн. входни | $31 / 1 млн. задачи (AA) | $119 / 1 млн. задачи (AA) |
| Таксуват ли се изходните токени | Не | Не | Не | Не е оповестено | Не е оповестено |
Как внедрявате d1-ultra и колко струва?
d1-ultra работи в Liquid API чрез крайната точка /decisions/v1/systemone с "model": "d1-ultra". Liquid посочва, че поддръжката на Vercel AI Gateway и OpenRouter предстои скоро. Можете първо да го изпробвате в d1 Playground.
Таксуват се само входните токени. Според ценовите бележки на Liquid изображенията струват 1.5 токена за всеки блок от 32×32 пиксела. Следователно изображение с размер 1024×1024 струва 1 536 токена. Всеки въпрос се таксува като отделна заявка, включително неговият текст и всички изображения. Така 3 въпроса върху 1 изображение таксуват изображението 3 пъти.
Документацията за крайната точка ограничава заявките до 8 изображения и 10 000 блока от изображения. Цялото JSON тяло трябва да е под 4.5 MB.
Основни изводи
- d1-ultra връща вероятности за решения въз основа на текст и изображения с 0 изходни токена.
- Liquid съобщава за резултат №1 от 65 в Artificial Analysis Decision Index.
- Цената е $0.042 за 1 млн. входни токена — същата тарифа като при Jev на TypeSafe.
- Liquid твърди, че постига най-ниската грешка при калибриране в своите тестове, което е полезно за прагове при маршрутизиране.
- Размерът, backbone-ът и теглата остават неразкрити; достъпът е само чрез API.
Разгледайте официалната публикация в блога, документацията за моделите за вземане на решения и изпробвайте d1 Playground. Всички заслуги са за изследователя на този проект. Също така можете да ни последвате в Twitter и не забравяйте да се присъедините към нашия 150k+ ML SubReddit и да се абонирате за нашия бюлетин. Чакайте! В Telegram ли сте? Сега можете да се присъедините към нас и в Telegram.
Преведено автоматично от английски. Оригиналната статия е на връзката по-долу.