LiquidAI: d1.1 API
LiquidAI: d1.1 to model decyzyjny zwracający prawdopodobieństwa zamiast generować tekst, zbudowany na większym modelu open-weight z dostosowaniami Liquid, dostępny w Liquid Docs jako najbardziej zaawansowany model decyzyjny.
LiquidAI: d1.1 to model decyzyjny, który zamiast generować tekst zwraca prawdopodobieństwa. Odpowiada na pytania typu tak/nie wartością z przedziału od 0 do 1, na pytania wyboru zwraca prawdopodobieństwo dla każdej etykiety, a na pytania punktowe — oczekiwaną pozycję na uporządkowanej skali. W jednym żądaniu można zadać wiele pytań dotyczących tego samego stanu, a model oblicza prawdopodobieństwa wszystkich opcji w jednym przejściu do przodu, bez generowania tokenów wyjściowych.
Model jest zbudowany na większym modelu open-weight z dostosowaniami charakterystycznymi dla Liquid i obsługuje tekst oraz obrazy jako dane wejściowe. Sprawdza się w szybkim, ustrukturyzowanym podejmowaniu decyzji w oprogramowaniu, klasyfikacji, trasowaniu, punktowaniu, sortowaniu zgłoszeń pomocniczych, moderacji treści, ocenie odpowiedzi, inspekcji obrazów oraz sterowaniu krokami agentów. Decyzje tekstowe zajmują od 200 do 300 milisekund, co wystarcza do zastosowań w czasie rzeczywistym. Model zastępuje kosztowne wywołania dużych modeli językowych, gdy potrzebna jest ustrukturyzowana decyzja.
W czterech z sześciu rzeczywistych zastosowań model osiąga wyniki równe lub lepsze niż GPT-6.1 Sol i Claude Opus 5.5, a we wszystkich zadaniach odpowiada znacznie szybciej niż te modele. Jest pierwszym modelem, który przewyższył Jev w rankingu Hugging Face Decision Index. Wykazuje silne wyniki wielojęzyczne, wysoką odporność na wstrzykiwanie poleceń i skutecznie obsługuje dłuższe dane wejściowe. W Tetrisie dodanie ekranu obok tekstu podniosło wynik z 70 do 81; w Wordle odczytywał planszę bezpośrednio ze zrzutów ekranu i rozwiązał 12 z 12 gier średnio w 3,8 próby; w Quick, Draw! rozpoznał 5,2 z 6 rysunków ze 62 słów.
Zaktualizowano:
MODEL ID
d1.1- Kontekst
- 65.536K
- Maks. wyjście
- 58.982K
- Wejście
- text / image
- Wyjście
- decisions
Najważniejsze informacje
- Zwraca prawdopodobieństwa zamiast generować tekst
- Decyzje tekstowe w 200–300 ms
- Obsługa tekstu i obrazów na wejściu
- Zero tokenów wyjściowych
- Wysoka odporność na wstrzykiwanie poleceń
- Silne wyniki wielojęzyczne
Dostawcy
Porównaj ceny API u różnych dostawców. Wybierz dostawcę, aby zobaczyć wszystkie opłaty i warunki.
| $0.02 | $0 | $0.02 |
Benchmarki
- 48.57
Decision Index 0.2.1
d1-3B; najwyższy wynik wśród modeli decyzyjnych poniżej 10B
- 47.11
Decider 35B-A3B
wynik referencyjny przewyższony przez d1-3B
- 74.1
Średnia z benchmarków obrazowych
d1-3B w 11 publicznych benchmarkach obrazowych
- 73.9
LFM2.5-VL-3B image average
model bazowy; nieco poniżej d1-3B
- 82.9
Średnia z benchmarków tekstowych
d1-3B w 7 publicznych benchmarkach tekstowych
- 81.1
Decider 4B text average
wynik referencyjny przewyższony przez d1-3B
Wyniki zgodnie z publikacją dostawcy modelu.
Szybki start decyzji
Wysyłaj stan i wąskie, typowane pytania do /api/v1/decisions i odczytuj jedną odpowiedź na pytanie: noul zwraca prawdopodobieństwo od 0 do 1, choice — wybraną opcję wraz z rozkładem, a score — wynik liczbowy dla uporządkowanych kryteriów. Ten endpoint jest oddzielony od interfejsów Chat Completions, Messages i 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"]
}
}
}'Często zadawane pytania
Co to jest LiquidAI: d1.1?
LiquidAI: d1.1 to model decyzyjny, który zamiast generować tekst zwraca prawdopodobieństwa. Odpowiada na pytania typu tak/nie wartością z przedziału od 0 do 1, na pytania wyboru zwraca prawdopodobieństwo dla każdej etykiety, a na pytania punktowe — oczekiwaną pozycję na uporządkowanej skali. W jednym żądaniu można zadać wiele pytań dotyczących tego samego stanu, a model oblicza prawdopodobieństwa wszystkich opcji w jednym przejściu do przodu, bez generowania tokenów wyjściowych. Model jest zbudowany na większym modelu open-weight z dostosowaniami charakterystycznymi dla Liquid i obsługuje tekst oraz obrazy jako dane wejściowe. Sprawdza się w szybkim, ustrukturyzowanym podejmowaniu decyzji w oprogramowaniu, klasyfikacji, trasowaniu, punktowaniu, sortowaniu zgłoszeń pomocniczych, moderacji treści, ocenie odpowiedzi, inspekcji obrazów oraz sterowaniu krokami agentów. Decyzje tekstowe zajmują od 200 do 300 milisekund, co wystarcza do zastosowań w czasie rzeczywistym. Model zastępuje kosztowne wywołania dużych modeli językowych, gdy potrzebna jest ustrukturyzowana decyzja. W czterech z sześciu rzeczywistych zastosowań model osiąga wyniki równe lub lepsze niż GPT-6.1 Sol i Claude Opus 5.5, a we wszystkich zadaniach odpowiada znacznie szybciej niż te modele. Jest pierwszym modelem, który przewyższył Jev w rankingu Hugging Face Decision Index. Wykazuje silne wyniki wielojęzyczne, wysoką odporność na wstrzykiwanie poleceń i skutecznie obsługuje dłuższe dane wejściowe. W Tetrisie dodanie ekranu obok tekstu podniosło wynik z 70 do 81; w Wordle odczytywał planszę bezpośrednio ze zrzutów ekranu i rozwiązał 12 z 12 gier średnio w 3,8 próby; w Quick, Draw! rozpoznał 5,2 z 6 rysunków ze 62 słów.
Jak rozliczane jest użycie?
Rachunek zależy od wybranego dostawcy, jego cen i faktycznego zużycia. Dłuższe dane wejściowe lub inne warunki mogą mieć inne ceny.
Jakie dane wejściowe obsługuje d1.1?
Model przyjmuje tekst i obrazy, a zwraca tekst w postaci prawdopodobieństw decyzji.
Czym różni się d1.1 od modeli generatywnych?
Zamiast generować tekst, zwraca prawdopodobieństwa dla pytań typu tak/nie, pytań wyboru i pytań punktowych, bez generowania tokenów wyjściowych.
Do jakich zadań nadaje się d1.1?
Do szybkiego, ustrukturyzowanego podejmowania decyzji, klasyfikacji, trasowania, punktowania, sortowania zgłoszeń, moderacji treści, oceny odpowiedzi, inspekcji obrazów i sterowania krokami agentów.
Jak szybkie są decyzje tekstowe w d1.1?
Decyzje tekstowe zajmują od 200 do 300 milisekund, co wystarcza do zastosowań w czasie rzeczywistym.
Czy d1.1 jest odporny na wstrzykiwanie poleceń?
Tak, model cechuje się wysoką odpornością na wstrzykiwanie poleceń.