A.I.AI
エッジ向けマルチモーダルオープン決定モデル「d1」シリーズ
Multimodal open d1 decision models for the edge
HFHugging Face
AIが原文を翻訳・要約しています
Liquid AIは、Liquid Foundation Models (LFMs) をベースとしたオープンウェイトのマルチモーダル決定モデル「d1-3B」および「d1-omni-600M」を発表した。生成モデルとは異なりトークンを順次出力せず、単一のフォワードパスで判定結果を返す。d1-3Bはテキストと画像に対応し、Decision Index 0.2.1で48.57を記録、7つの公開データセットのベンチマーク平均で82.9を達成した。NVIDIA Jetson AGX Thor上で16ミリ秒、RTX 4090上で8ミリ秒という高速推論を実現する。d1-omni-600Mは双方向エンコーダをベースに画像・音声エンコーダを追加し、早期研究リリースとして提供され平均スコア78.4を記録した。両モデルはHugging Faceで公開されている。
KEY POINTS要点記事から抽出した重要情報
- Liquid AIが単一フォワードパスで判定結果を返すオープンウェイトのマルチモーダル決定モデル「d1-3B」および「d1-omni-600M」を発表・公開した。
- d1-3BはNVIDIA Jetson AGX Thor上で16ミリ秒、RTX 4090上で8ミリ秒という高速推論を実現し、公開ベンチマークで高い決定性能を示した。
CONTEXT文脈編集部による背景整理
トークン生成型と異なり単一フォワードパスで完結する決定モデルは、推論遅延をミリ秒単位に抑えられるため、ロボティクスやエッジAIデバイスなどリアルタイム制御を要する産業用途で強い需要が見込まれます。Liquid AIがオープンウェイトで公開したことで、低遅延エッジAI市場での同社技術の採用拡大が期待されます。
原文を読むAnalyzed at 2026年10月8日 02:02