System 1 决策模型基准测试：tev1、Jev、pplx-decider-v1.2、Liquid d1.1 对比 9B LLM 做智能体路由与工具门控

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。