LiquidAI 发布 d1-3B 决策模型
基于 LFM2.5-VL-3B，面向单次前向的多模态决策。
为什么重要
为需要快速类型化判断的多模态流水线提供可直接调用的模型。
阅读原文huggingface.co
AI 解读（根据原文生成）
LiquidAI/d1-3B 是一个 3B 参数决策模型，基于 LFM2.5-VL-3B 构建，用于在给定文本、JSON、图像或混合状态及问题集时，以一次前向返回校准的类型化答案且输出 token 为 0。模型支持图文多模态，适用于路由、审核、分类、重排、LLM-as-a-judge、Agent guardrails 和视觉检查等场景；原文说明它不是聊天模型，也不生成文本。模型卡提供 Hugging Face 模型页和 Space 演示链接。
要点（AI 据原文整理，数字均已与原文核对）
- d1-3B is a 3B parameter decision model built on LFM2.5-VL-3B.
- It scores 74.1 on 11 public image benchmarks (LFM2.5-VL-3B: 73.9).
- Fast: 8 ms a decision on an NVIDIA RTX 4090, 9 ms on an AMD MI325X, 30 ms on an Apple M5 Pro.
- Vision encoder: SigLIP2 NaFlex shape-optimized 400M.
- Context length: 32,768 tokens.
