LiquidAI: d1.1 API
LiquidAI: d1.1 — це модель прийняття рішень, яка приймає текстові та графічні запити й повертає ймовірності замість згенерованого тексту, придатна для класифікації, маршрутизації та оцінювання.
LiquidAI: d1.1 — це модель прийняття рішень від LiquidAI, яка не генерує текст, а повертає ймовірності. Вона відповідає на питання типу «так/ні» ймовірністю від 0 до 1, на питання вибору — ймовірністю для кожного варіанта, а на питання оцінювання — зваженою очікуваною позицією. Модель приймає текстові та графічні запити, може обробляти кілька питань про один стан в одному запиті та обчислює всі ймовірності варіантів за один прохід без вихідних токенів. Вона побудована на більшій моделі з відкритими вагами з налаштуваннями, специфічними для Liquid.
Модель орієнтована на швидкі структуровані рішення в програмному забезпеченні: класифікацію, маршрутизацію, оцінювання, сортування заявок підтримки, модерацію вмісту, оцінку відповідей, перевірку зображень і керування кроками агентів. Текстові рішення займають від 200 до 300 мілісекунд, що достатньо для застосувань у реальному часі. У реальних застосуваннях модель працює нарівні з GPT-6.1 Sol і Claude Opus 5.5 або краще в 4 з 6 випадків і суттєво швидше за них у всіх завданнях.
Модель демонструє сильні результати багатомовного оцінювання, високу стійкість до ін'єкцій підказок і ефективну обробку довших вхідних даних. Вона також показує добрі результати в іграх: у Tetris додавання зображення екрана до тексту підвищило рахунок із 70 до 81, у Wordle вона читала дошку безпосередньо зі скріншотів і розв'язала 12 із 12 ігор у середньому за 3,8 спроби, а в Quick, Draw! розпізнала 5,2 із 6 малюнків із 62 слів.
Оновлено:
MODEL ID
d1.1- Контекст
- 65.536K
- Макс. вихід
- 58.982K
- Вхід
- text / image
- Вихід
- decisions
Ключові можливості
- Повертає ймовірності замість згенерованого тексту
- Приймає текстові та графічні запити
- Кілька питань про один стан в одному запиті
- Обчислює всі ймовірності за один прохід
- Текстові рішення за 200–300 мілісекунд
- Висока стійкість до ін'єкцій підказок
Постачальники
Порівняйте ціни API у різних постачальників. Виберіть постачальника, щоб переглянути всі тарифи й умови.
| $0.02 | $0 | $0.02 |
Бенчмарки
- 48.57
Decision Index 0.2.1
d1-3B; найвищий показник серед моделей прийняття рішень з менш ніж 10B параметрів
- 47.11
Decider 35B-A3B
референсний показник, який перевершила d1-3B
- 74.1
Середнє за графічними бенчмарками
d1-3B за 11 публічними графічними бенчмарками
- 73.9
Середнє за графічними бенчмарками LFM2.5-VL-3B
базова модель; трохи нижче за d1-3B
- 82.9
Середнє за текстовими бенчмарками
d1-3B за 7 публічними текстовими бенчмарками
- 81.1
Середнє за текстовими бенчмарками Decider 4B
референсний показник, який перевершила d1-3B
Результати за публікацією постачальника моделі.
Швидкий старт рішень
Надсилайте стан і вузькі типізовані питання на /api/v1/decisions та читайте одну відповідь на кожне питання: noul повертає ймовірність від 0 до 1, choice — вибраний варіант із його розподілом, а score — числову оцінку для впорядкованих критеріїв. Цей endpoint відокремлений від поверхонь Chat Completions, Messages і 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"]
}
}
}'Часті запитання
Що таке LiquidAI: d1.1?
LiquidAI: d1.1 — це модель прийняття рішень від LiquidAI, яка не генерує текст, а повертає ймовірності. Вона відповідає на питання типу «так/ні» ймовірністю від 0 до 1, на питання вибору — ймовірністю для кожного варіанта, а на питання оцінювання — зваженою очікуваною позицією. Модель приймає текстові та графічні запити, може обробляти кілька питань про один стан в одному запиті та обчислює всі ймовірності варіантів за один прохід без вихідних токенів. Вона побудована на більшій моделі з відкритими вагами з налаштуваннями, специфічними для Liquid. Модель орієнтована на швидкі структуровані рішення в програмному забезпеченні: класифікацію, маршрутизацію, оцінювання, сортування заявок підтримки, модерацію вмісту, оцінку відповідей, перевірку зображень і керування кроками агентів. Текстові рішення займають від 200 до 300 мілісекунд, що достатньо для застосувань у реальному часі. У реальних застосуваннях модель працює нарівні з GPT-6.1 Sol і Claude Opus 5.5 або краще в 4 з 6 випадків і суттєво швидше за них у всіх завданнях. Модель демонструє сильні результати багатомовного оцінювання, високу стійкість до ін'єкцій підказок і ефективну обробку довших вхідних даних. Вона також показує добрі результати в іграх: у Tetris додавання зображення екрана до тексту підвищило рахунок із 70 до 81, у Wordle вона читала дошку безпосередньо зі скріншотів і розв'язала 12 із 12 ігор у середньому за 3,8 спроби, а в Quick, Draw! розпізнала 5,2 із 6 малюнків із 62 слів.
Як нараховується оплата за використання?
Рахунок залежить від обраного постачальника, його цін і вашого використання. Довші вхідні дані або інші умови можуть мати інші ціни.
Які типи вхідних даних підтримує d1.1?
Модель приймає текстові та графічні вхідні дані. На виході вона повертає ймовірності, а не згенерований текст.
Як модель відповідає на питання?
На питання «так/ні» вона повертає ймовірність від 0 до 1. На питання вибору — ймовірність для кожного варіанта, а на питання оцінювання — зважену очікувану позицію.
Чи можна поставити кілька питань в одному запиті?
Так, модель приймає кілька питань про один стан в одному запиті. Усі ймовірності варіантів обчислюються за один прохід без вихідних токенів.
Для яких завдань підходить d1.1?
Для класифікації, маршрутизації, оцінювання, сортування заявок підтримки, модерації вмісту, оцінки відповідей, перевірки зображень і керування кроками агентів.
Наскільки швидко модель ухвалює текстові рішення?
Текстові рішення займають від 200 до 300 мілісекунд, що достатньо для застосувань у реальному часі.
Чим d1.1 відрізняється від інших моделей серії d1?
d1.1 — це модель прийняття рішень, яка повертає ймовірності замість тексту. Інші моделі серії мають різні розміри та призначення: d1-3B має 3 мільярди параметрів, d1-omni-600M працює в браузері, а d1-ultra є найпотужнішою моделлю прийняття рішень.