LiquidAI: d1.1 API
LiquidAI: d1.1 è un modello decisionale che restituisce probabilità invece di generare testo, pensato per decisioni strutturate rapide su testo e immagini.
LiquidAI: d1.1 è un modello decisionale che non genera testo: risponde a domande sì/no con una probabilità tra 0 e 1, a domande a scelta restituendo una probabilità per ogni etichetta e a domande di punteggio ponderando livelli ordinati per calcolare la posizione attesa. Accetta più domande sullo stesso stato in un'unica richiesta e calcola tutte le probabilità in un solo passaggio in avanti, senza token di output. È costruito su un modello open-weight più grande con personalizzazioni specifiche di Liquid.
È adatto a decisioni strutturate e rapide nel software: classificazione, routing, scoring, triage dei ticket di supporto, moderazione dei contenuti, valutazione delle risposte, ispezione di immagini e controllo dei passaggi degli agenti. Le decisioni testuali richiedono 200-300 millisecondi, abbastanza veloci per applicazioni in tempo reale, e sostituiscono chiamate costose ai modelli linguistici di grandi dimensioni quando serve una decisione strutturata. Si comporta allo stesso livello o meglio di GPT-6.1 Sol e Claude Opus 5.5 in 4 applicazioni reali su 6, con risposte sostanzialmente più rapide su tutti i compiti. È il primo modello a superare Jev sul Hugging Face Decision Index, con buoni risultati multilingui, alta resistenza al prompt injection e buona gestione degli input lunghi.
Le immagini vengono contate come token di input allo stesso costo del testo, 1,5 token per patch da 32x32 pixel; un'immagine da 1024x1024 equivale a 1.536 token. Vengono fatturati solo i token di input, poiché non ci sono token di output. Nella pratica, in Tetris l'aggiunta dello schermo accanto al testo ha aumentato il punteggio da 70 a 81; in Wordle il modello ha letto la scacchiera direttamente dagli screenshot e risolto 12 partite su 12 in media in 3,8 tentativi; in Quick, Draw! ha riconosciuto 5,2 disegni su 6 da 62 parole.
Aggiornato:
ID MODELLO
d1.1- Contesto
- 65.536K
- Output max
- 58.982K
- Input
- text / image
- Output
- decisions
In evidenza
- Restituisce probabilità, non testo
- Zero token di output
- Decisioni testuali in 200-300 ms
- Input testuali e immagini
- Alta resistenza al prompt injection
- Primo a superare Jev sul Decision Index
Fornitori
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| $0.02 | $0 | $0.02 |
Benchmark
- 48.57
Decision Index 0.2.1
d1-3B; il punteggio più alto tra i modelli decisionali sotto i 10B
- 47.11
Decider 35B-A3B
punteggio di riferimento superato da d1-3B
- 74.1
Media dei benchmark di immagine
d1-3B su 11 benchmark pubblici di immagine
- 73.9
Media di immagine di LFM2.5-VL-3B
modello base; leggermente inferiore a d1-3B
- 82.9
Media dei benchmark testuali
d1-3B su 7 benchmark pubblici testuali
- 81.1
Media testuale di Decider 4B
punteggio di riferimento superato da d1-3B
Punteggi come pubblicati dal fornitore del modello.
Avvio rapido delle decisioni
Invia stato e domande tipizzate e mirate a /api/v1/decisions e ricevi una risposta per domanda: noul restituisce una probabilità da 0 a 1, choice l'opzione selezionata con la sua distribuzione e score un punteggio numerico per criteri ordinati. Questo endpoint è separato dalle superfici Chat Completions, Messages e Responses.
curl https://openapi.felo.ai/api/v1/decisions \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "d1.1",
"state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
"questions": {
"is_urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this message convey urgency?",
"criteria": {"true": "Time-sensitive", "false": "No urgency"}
},
"department": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this?",
"criteria": {
"billing": "Payments, invoicing, refunds",
"technical": "Bugs, outages, integrations",
"sales": "Pricing, upgrades, new accounts"
}
},
"frustration": {
"type": "score",
"instructions": "How frustrated is the customer?",
"criteria": ["Calm", "Frustrated", "Very angry"]
}
}
}'Domande frequenti
Cos'è LiquidAI: d1.1?
LiquidAI: d1.1 è un modello decisionale che non genera testo: risponde a domande sì/no con una probabilità tra 0 e 1, a domande a scelta restituendo una probabilità per ogni etichetta e a domande di punteggio ponderando livelli ordinati per calcolare la posizione attesa. Accetta più domande sullo stesso stato in un'unica richiesta e calcola tutte le probabilità in un solo passaggio in avanti, senza token di output. È costruito su un modello open-weight più grande con personalizzazioni specifiche di Liquid. È adatto a decisioni strutturate e rapide nel software: classificazione, routing, scoring, triage dei ticket di supporto, moderazione dei contenuti, valutazione delle risposte, ispezione di immagini e controllo dei passaggi degli agenti. Le decisioni testuali richiedono 200-300 millisecondi, abbastanza veloci per applicazioni in tempo reale, e sostituiscono chiamate costose ai modelli linguistici di grandi dimensioni quando serve una decisione strutturata. Si comporta allo stesso livello o meglio di GPT-6.1 Sol e Claude Opus 5.5 in 4 applicazioni reali su 6, con risposte sostanzialmente più rapide su tutti i compiti. È il primo modello a superare Jev sul Hugging Face Decision Index, con buoni risultati multilingui, alta resistenza al prompt injection e buona gestione degli input lunghi. Le immagini vengono contate come token di input allo stesso costo del testo, 1,5 token per patch da 32x32 pixel; un'immagine da 1024x1024 equivale a 1.536 token. Vengono fatturati solo i token di input, poiché non ci sono token di output. Nella pratica, in Tetris l'aggiunta dello schermo accanto al testo ha aumentato il punteggio da 70 a 81; in Wordle il modello ha letto la scacchiera direttamente dagli screenshot e risolto 12 partite su 12 in media in 3,8 tentativi; in Quick, Draw! ha riconosciuto 5,2 disegni su 6 da 62 parole.
Come viene addebitato l'utilizzo?
La fattura dipende dal fornitore che usi, dai suoi prezzi e dal tuo utilizzo. Input più lunghi o altre condizioni possono avere prezzi diversi.
Quali input accetta d1.1?
Accetta input testuali e immagini, con output testuale. Le immagini sono conteggiate come token di input allo stesso costo del testo, 1,5 token per patch da 32x32 pixel.
Come risponde alle domande?
Non genera testo: risponde a domande sì/no con una probabilità tra 0 e 1, a domande a scelta con una probabilità per ogni etichetta e a domande di punteggio ponderando livelli ordinati per restituire la posizione attesa.
Quanto è veloce?
Le decisioni testuali richiedono 200-300 millisecondi, abbastanza veloci per applicazioni in tempo reale. Le risposte sono sostanzialmente più rapide di GPT-6.1 Sol e Claude Opus 5.5 su tutti i compiti.
Quali compiti sono adatti?
È pensato per decisioni strutturate come classificazione, routing, scoring, triage dei ticket di supporto, moderazione dei contenuti, valutazione delle risposte, ispezione di immagini e controllo dei passaggi degli agenti.
Come si comporta con le immagini?
In Tetris, l'aggiunta dello schermo accanto al testo ha aumentato il punteggio da 70 a 81. In Wordle ha letto la scacchiera dagli screenshot e risolto 12 partite su 12 in media in 3,8 tentativi; in Quick, Draw! ha riconosciuto 5,2 disegni su 6 da 62 parole.
Qual è la differenza rispetto agli altri modelli della serie?
d1.1 è elencato nella documentazione Liquid come il modello decisionale più capace, con input testuali e immagini e hosting predefinito. d1-3B è un modello da 3 miliardi di parametri costruito su LFM2.5-VL-3B, d1-omni-600M è un modello da 600 milioni di parametri che gira nel browser e d1-ultra è il modello decisionale più capace, con risultati superiori a d1 e Jev 1.14 su 112 valutazioni.