Liquid AI 开源 d1 系列边缘决策模型
先了解这件事
2026 年 10 月 8 日，Liquid AI 开源 d1 系列两款面向边缘场景的决策模型 d1-3B 与实验版 d1-omni-600M，均已在 Hugging Face 平台开源供下载。据 Hugging Face Blog 介绍，d1-3B 支持文本与图像输入，d1-omni-600M 在此基础上进一步支持音频输入，属于多模态决策模型。Reddit r/LocalLLaMA 报道补充了技术细节：两款模型均基于 LFM2.5 架构，采用零输出 token 的决策范式；d1-3B 参数量为 30 亿，在 Decision Index 0.2.1 基准上以 48.57 分位列 10B 以下决策模型第一，超过 35B-A3B 参数量的 Decider（47.11 分），单次决策在 NVIDIA RTX 4090 上耗时约 8 ms。同日后续 Reddit 报道指出，社区作者已将 d1-omni-600M 移植到自研的纯 TypeScript WebGPU 推理库 runntime，可直接加载 Hugging Face 上的 safetensors 权重在浏览器中运行，无需 WASM 中间层。
AI 根据报道生成 · 13 小时前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- Reddit · r/LocalLLaMALiquid AI 发布 d1-omni-600M，作者用 WebGPU 在浏览器中运行
Liquid AI 发布 600M 参数的 d1-omni-600M 决策模型，作者将其移植到自研的 WebGPU 推理库 runntime，纯 TypeScript 实现并直接加载 HF safetensors 权重，无 WASM 中间层。
- Reddit · r/LocalLLaMALiquid AI 发布 Open d1：面向决策任务的开源权重多模态模型
Liquid AI 发布开源权重决策模型 Open d1，包含 3B 参数的 d1-3B（文本+视觉）和实验性的 600M 参数 d1-omni-600M（文本+图像/音频）。
- Reddit · r/LocalLLaMALiquidAI 发布 d1-3B 与 d1-omni 决策模型
LiquidAI 发布两款基于 LFM2.5 架构的零输出 token 决策模型 d1-3B 和 d1-omni。d1-3B（30 亿参数）在 Decision Index 0.2.1 上以 48.57 分位列 10B 以下决策模型榜首，超过 35B-A3B 的 Decider（47.11），单次决策在 NVIDIA RTX 4090 上耗时 8 ms。
- Hugging Face BlogLiquid AI 开源 d1 系列边缘决策模型：d1-3B 与多模态 d1-omni-600M
Liquid AI 开源 d1 系列两款边缘决策模型 d1-3B 与实验版 d1-omni-600M，分别支持文图与文图或文音输入，均已在 Hugging Face 开源下载。
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