LiquidAI випустила d1-3B: мультимодальна модель прийняття рішень з 3,1 мрдр параметрів та нульовими вихідними токенами

TL;DR

• •Мультимодальна модель прийняття рішень d1-3B з 3,1 мрдр параметрів
• •Нульові вихідні токени, inference за один прохід
• •Оцінка 48,57 у Decision Index, latency <10 мс на RTX 4090
• •Опубліковано на Hugging Face: huggingface.co/LiquidAI/d1-3B
• •Експериментальний рівень зрілості, без готового API або тарифів

Як це змінить ваш ринок?

Для виробничих компаній, які використовують AI для аналізу даних у реальному часі, d1-3B сигналізує про можливість скорочення затримки inference до однозначних миллисекунд. Однак без готового інтеграційного шару це не зменшує операційних витрат — потрібна власний ML-стек для адаптації.

Визначення:

Decision Index —benchmark, що вимірює якість прийняття рішень у мультимодальних контекстах (текст + зображення) на основі точності та швидкості відповіді.

Для кого це і за яких умов (ОБОВ'ЯЗКОВО: мін. обладнання/бюджет, потрібна команда чи ні, мін. масштаб, час на впровадження.

❌ "Підходить для компаній будь-якого розміру". ✅ "d1-3B: GPU з 24GB+ VRAM (наприклад, RTX 4090), ML-інженер з досвідом у PyTorch/TensorFlow, 2-4 тижні на інтеграцію, без готових тарифів або підтримки."

Альтернативи

| | d1-3B | Claude 3 Haiku | GPT-4o Mini | | Ціна | дані не розкриті | $0.25/1M токенів вводу | $0.15/1M токенів вводu | | Де працює | локально (GPU) | хмара (Anthropic API) | хмара (OpenAI API) | | Мін. вимоги | RTX 4090+ | інтернет-з'єднання | інтернет-з'єднання | | Ключова різниця | нульові вихідні токени, локальна ефективність | готовий API, підтримка | баланс швидкості та якості |