Hugging Face 热门模型· 模型· 2026年11月2日 08:03

LiquidAI 开源决策模型 d1-2B，单次前向输出校准答案

原标题：LiquidAI/d1-2B (image-text-to-text)

LiquidAI 发布开源决策模型 d1-2B，基于 LFM3-VL-2B 构建，参数量 1.92B，支持文本、图片和视频输入，在单次前向中输出带概率的类型化答案，不生成 token。模型上下文 128K tokens，支持包括中文在内的 16 种语言，在超过一百个决策基准上领先开源 d1 系列；在 NVIDIA H100 上每次决策 5.7 ms，AMD MI325X 上 3.8 ms，除分类外还可做文本、数字、日期的带 span 抽取、图片物体定位和区间数量估计，采用 LFM Open License v1.0。

为什么值得看

README 说明了单次前向输出校准答案的决策模型思路和毫秒级延迟数据，可帮助读者了解一种不同于生成式 token 输出的模型形态。

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Hugging Face 热门模型第 27 名：LiquidAI/d1-2B，156 赞，近期下载 4256 次。标签：transformers, safetensors, lfm3_vl, feature-extraction, liquid, lfm3, edge, decision, classification, extraction, calibration, system-one

README：

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d1-2B

d1-2B is a decision model for text, pictures, and video, built on LFM3-VL-2B. It returns calibrated answers in one forward pass, without generating tokens.

Best-in-class: it leads the open d1 models on average and on our board of over a hundred decision benchmarks, ahead of d1-3B at under two thirds of its size.
Beyond classification: it also extracts text, numbers, and dates with their span, locates objects in pictures, and estimates quantities with an interval.
Millisecond decisions: 5.7 ms per decision on an NVIDIA H100 and 3.8 ms on an AMD MI325X, with any number of questions about one state in one call.

Find more information about open d1 in our release blog post.

Model details

The LFM3 family includes base, text, vision, audio, omni, and decision models. d1-2B decides over text, pictures, and video, and d1-Omni-2B adds audio.

Property Specification

Checkpoint Post-trained decision model, built on LFM3-VL-2B

Parameters 1.92B

Architecture LFM3 backbone, 24 layers: 13 gated short convolutions, 5 sliding-window attention, 6 global attention

Context length 128K tokens

Vocabulary 128,000 tokens

Input A state (text or JSON), pictures or a video, and any number of named questions

Output Typed answers with their probabilities, with no generated tokens

Languages English, Arabic, Chinese, French, German, Italian, Japanese, Korean, Portuguese, Spanish, Vietnamese, Thai, Indonesian, Hindi, Russian, Polish

License LFM Open License v1.0

d1-2B is designed for any pipeline step that needs a decision: routing and triage, moderation and guardrails, inte

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事件综述

LiquidAI 开源决策模型 d1 系列发布与实测

2026 年 11 月 2 日，LiquidAI 发布开源决策模型 d1-2B。据 Hugging Face 热门模型页面报道，该模型基于 LFM3-VL-2B 构建，参数量 1.92B，支持文本、图片和视频输入，在单次前向中输出带概率的类型化答案而不生成 token；上下文 128K tokens，支持含中文在内的 16 种语言，号称在超过一百个决策基准上领先开源 d1 系列；在 NVIDIA H100 上每次决策 5.7 ms，AMD MI325X 上 3.8 ms；除分类外还可对文本、数字、日期做带 span 的抽取、图片物体定位和区间数量估计，采用 LFM Open License v1.0。同日稍晚，Reddit r/AI_Agents 上有用户发布了独立基准测试（后续进展）：在其开源多智能体框架中，将 System 1 决策模型用于路由与工具门控，一次性向模型提出 40 个正交是/否问题（5 个专家路由、25 个子意图、5 个会话排除、5 个承诺门控）。托管 API 并行评测涵盖 TypeSafe jev-1.14.0、OpenRouter pplx-decider-v1.2、liquid/d1.1 等，40 问在 159–319 ms 内完成，每轮成本 $0.000028–$0.00006，LLM fallback 率从约 15% 降至 0%，其中 jev-1.14.0 与 pplx-decider-v1.2 在 24 轮测试上达到 100% 准确。本地评测使用 Ollama tev1 4.3B Q8_0（RTX 4070 Ti SUPER），因按 -np 16 分波评测，自动切换为 5 专家问 + 1 承诺门控的精简拆分，单门控 27 ms，未见过路由测试集 56/56 全对。目前事件为模型发布加第三方实测，尚无更多官方跟进。

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