LiquidAI выпустила d1-3B — модель для принятия решений за один проход без генерации текста

На HuggingFace 5 октября 2026 года опубликована модель LiquidAI/d1-3B с задачей image-text-to-text. Это decision model на 3,1 млрд параметров, построенная на базе LFM2.5-VL-3B: на вход подаётся состояние — текст, JSON, изображения или их смесь — и набор вопросов, а модель возвращает типизированные ответы за один прямой проход, без генерации выходных токенов. Автор заявляет 8 мс на решение на NVIDIA RTX 4090, 9 мс на AMD MI325X и 30 мс на Apple M5 Pro.

Что это значит

Самый большой файл весов — model.safetensors на 5,8 ГБ, формат safetensors. Запускается через transformers. На площадке уже есть 13 квантованных сборок в форматах GGUF, MLX и NVFP4; самая маленькая рабочая — AtomicChat/d1-3B-GGUF в квантовании IQ4_XS, она занимает 1,5 ГБ. Лицензия — LFM Open License v1.0: использовать, изменять и распространять модель, в том числе коммерчески, можно при годовой выручке до 10 миллионов долларов США; для некоммерческих организаций порог не применяется. При распространении нужно приложить лицензию, отметить изменения и сохранить уведомления об авторстве. Модель ориентирована на задачи, где нужен выбор из вариантов, ответ «да/нет» или оценка: маршрутизация, триаж, проверки в пайплайнах. Для локального запуска на CPU или GPU с ограниченной памятью практический интерес представляют квантованные GGUF-сборки — от 1,5 ГБ, что заметно ниже исходных 5,8 ГБ. Подробнее о новостях локальных ИИ-инструментов — в ленте CPU3D.