Liquid AI 10月开源 · d1-3B & d1-omni-600M
单次前向出概率 · 8ms 超低时延
Decision Index v0.2.1: 48.57
Liquid AI d1 决策模型 Schema 交互生成器
打破大模型逐 Token 自回归解码的昂贵开销与秒级延迟！为 Liquid AI d1-3B 与 d1-omni-600M 生成合规的 questions JSON 配置，快速组合 Choice（分类路由）、Score（量化评分）与 Noul（是非概率）三大原语，零服务端沙箱即时预览 Python SDK 与 cURL。
🎯 快速载入生产级业务模版 (Production Schema Presets):
Updated Oct 2026
1. 基础载荷与目标模型 (Model & Context Payload)
Liquid API v1
0.0
2. 决策原语列表 (Decision Primitives)
3 Questions
添加新原语:
零服务端调用 · 100% 浏览器客户端生成
schema.liquid.ai spec
⚡
延迟与成本穿透
非自回归决策 vs 生成式大模型 (Gefei FinOps Arbitrage)
Liquid d1-3B
~8 ms
$0.0001 / 1k 次
Claude Haiku 5.5
~350 ms
$0.06 / 1k 次
Claude 3.5 Sonnet
~1,800 ms
$1.80 / 1k 次
军师架构断言：分类、工单流转、安全风控等非生成类决策，使用传统 LLM 是典型的「杀鸡用牛刀」，导致 95% 以上的时间浪费在逐 Token 生成等待上。用 d1 前置卡位，可斩断 99% 的延迟与账单消耗！
PaceBowl 工程防御准则 (E-E-A-T Technical Guardrails)
Spec #liquid-d1 v1.01. 非自回归模型特性 (Non-Autoregressive)
d1 通过单次前向传播输出各选项的对数几率（logits），不生成自然语言文本。如果你的任务需要撰写邮件或编写代码，请回退到通用 LLM。
2. 开源权重与 API 端点 (Inference)
d1 权重托管于 Hugging Face (liquid-ai/d1-3b)，官方托管推理通过 Liquid Cloud 控制台提供。本工具为纯前端 Schema 生成器，不托管推理服务器。
3. 概率校准与门限拦截 (Calibration)
Noul 和 Choice 原语返回的是标准 Softmax 概率分布。在生产环境中建议设置 confidence ≥ 0.85 作为自动执行门限，低置信度时交由人工审查。