Liquid AIが判断AI「d1-ultra」を発表

Liquid AIは、これまでで最も高性能な意思決定モデルであるd1-ultraをリリースしました。Liquid AIのd1-ultra意思決定モデルは、テキスト、画像、またはその両方を読み取ります。これは、入力された質問に対して、考えられる各回答の確率を提示します。これを1回のフォワードパスで行い、出力トークンを生成しません。開発者にとって、これは生成されたテキストの費用を支払うことなく、分類、ルーティング、スコアリングの呼び出しが可能になることを意味します。現在、Liquid APIで100万入力トークンあたり0.042ドルで利用可能です。 TL;DR サイズ: パラメータとコンテキスト長は非公開です。d1よりも大規模なopen-weight backboneに基づいて構築されています。 動作環境: ホストされたLiquid APIのみ。ダウンロード可能な重みや量子化されたバリアントは発表されていません。 パフォーマンス: Liquid社によると、Liquidの112評価スイートの全8カテゴリでトップです。 最高: Artificial Analysis Decision Indexで65点を獲得し、1位にランクインしました（Liquid社報告）。 最悪: ベンチマークごとの詳細な内訳やパラメータ数はまだ公開されておらず、主張はベンダー報告です。 意思決定モデルとは？ 意思決定モデルは、自由なテキストではなく、確率で範囲の定められた質問に答えます。Liquid社の意思決定モデルのドキュメントでは、3種類の質問タイプを説明しています。 Noul: 0から1の間の確率を返すイエス/ノーの質問。 Choice: セットから1つのラベルを選択し、各ラベルに確率を付けます。 Score: 順序付けられたルーブリック上の確率加重位置。 ドキュメントでは、ルーティング、モデレーション、ガードレール、トリアージ、LLM-as-judgeの代替として意思決定モデルを推奨しています。要約、チャット、コード生成には言語モデルを推奨しています。 d1-ultraはどのように機能しますか？ 各リクエストには、状態（コンテキスト）、オプションの画像、および1つ以上の入力された質問が含まれます。モデルは、1回の呼び出しで同じ入力に対してすべての質問を評価します。d1 APIリファレンスでは、output_tokensが常に0である応答が示されています。Liquid AIチームは、d1-ultraがd1よりも大規模なopen-weight backboneを使用しており、Liquid固有の高度なカスタマイズが施されていると述べています。Liquidの意思決定トレーニングパイプラインと組み合わせることで、知識タスクで最大の成果が得られます。Liquid AIチームは、複雑なケースのためにd1-ultraを構築しました。そのexa