Суть прорыва: от генерации к решению
Компания Liquid AI выпустила модель d1, которая позиционируется не как генератор текста, а как «модель решений» (Decision Model). В отличие от LLM, d1 не пишет ответы, а оценивает контекст и возвращает типизированный результат из заранее заданного набора вариантов. Ключевая метрика: usage.output_tokens = 0. Это означает, что за вывод не взимается плата, а задержка (latency) становится предсказуемой, так как отсутствует цикл декодирования.
Три примитива работы
Модель работает через три основных типа запросов, которые можно комбинировать в одном вызове API:
- Noul: вопрос «да/нет», возвращающий вероятность от 0 до 1. Например, определение, является ли сообщение жалобой (результат: 0.999).
- Choice: выбор одного варианта из списка. Возвращает лучший вариант, полное распределение вероятностей и значение уверенности (confidence). Пример: тикет с двойной оплатой получил 0.9997 уверенности в категории «billing».
- Score: оценка по упорядоченной шкале. Уровень индексируется от 0. Пример: срочность производственного сбоя оценена как 2.9995 по 4-уровневой шкале.
Почему это важно для разработчиков
Перенос задач классификации, маршрутизации тикетов, модерации и ранжирования (reranking) с LLM на d1 дает конкретные технические и экономические преимущества:
- Нулевая стоимость вывода: LLM начисляет токены даже за одно слово-метку, d1 — нет.
- Отсутствие ошибок схемы: Ответы всегда соответствуют типу вопроса, что исключает проблемы с невалидным JSON и необходимость повторных запросов (retries).
- Калиброванные вероятности: Модель даетusable uncertainty, позволяя настраивать пороги (например, отправлять на модерацию при уверенности 0.2–0.8).
- Снижение задержек: Три последовательных вызова классификации заменяются одним.
Сравнение с конкурентами
d1 входит в быстрорастущий сегмент non-generative decision models. Ниже приведено сравнение с ближайшими аналогами на рынке по состоянию на сентябрь 2026 года:
| Характеристика | Liquid AI d1 | TypeSafe Jev 1.13 | Convai Laya | AutoTrust JEV-27B |
|---|---|---|---|---|
| Доступ | Только Liquid API | OpenRouter API | Открытые веса | Открытые веса |
| Примитивы | Noul, Choice, Score | Noul, Choice, Score | Noul, Choice, Score | True/false, Choice, Score |
| Токены вывода | 0 (бесплатно) | 0 (encoder) | 0 для решений | Не указано |
| Контекст | Не опубликовано | 32K токенов | 512–1024 токенов | 4,096 токенов |
| Размер модели | Не раскрыто | Не раскрыто | 322M–421M параметров | 27B backbone |
| Пricing | Есть tier d1:free | $0.042 / 1M input | Self-hosted | Self-hosted |
| Дообучение | Недоступно | Не документировано | Да | Да (LoRA) |
Деплой и интеграция
На данный момент d1 доступна только как хостинговый API через POST https://api.liquid.ai/decisions/v1/systemone. Самостоятельный хостинг (GGUF, ONNX) невозможен. Для интеграции используются SDK от TypeSafe AI для Python и TypeScript. Liquid также опубликовала демо-проект «Road Decider» — игру на JavaScript, где d1 принимает решения о движении 2–5 раз в секунду, что демонстрирует пригодность модели для задач реального времени.
Источник: MarkTechPost ↗