Liquid AIは10月7日（現地時間）、エッジ向けのオープンモデル「d1」ファミリーとして、「d1-3B」と実験的モデル「d1-omni-600M」を公開した。いずれもオープンウェイトで、Hugging Faceから入手できる。
d1モデルは同社のLiquid Foundation Models（LFM）を基盤とする。トークンを生成せず、1回のフォワードパスで回答する点が特徴だ。d1-3BはVLM「LFM2.5-VL-3B」から学習され、テキストと画像に対応する。d1-omni-600Mは双方向エンコーダー「LFM2.5-Encoder-350M」に視覚・音声エンコーダーを加えたモデルで、テキストと画像、またはテキストと音声を扱う。同モデルは初期の研究リリースとして、開発が続けられている。
Decision Index 0.2.1では、d1-3Bが48.57を記録し、4B・9BのモデルやDecider 35B-A3B（47.11）を上回った。読解や有害性検出、意図分類など7つの公開データセットでも評価した。平均スコアはd1-3Bが82.9、d1-omni-600MがDecider 2B（77.1）を上回る78.4だった。
d1-3Bの1問あたりの回答時間は、NVIDIA Jetson AGX Thorで16ms、Jetson AGX Orinで26ms、Jetson Orin Nanoで50msとしている。利用にはtransformers 5.14以上が必要となる。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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