Liquid AI 发布 d1‑ultra 多模态决策模型：单次前向输出概率，在决策基准大幅领先竞品

Liquid AI 推出全新多模态决策模型 d1‑ultra，主打高难度、信息杂乱的真实业务场景，例如电路板缺陷检测、客户照片定损理赔等。该模型现已在 Liquid API 上线，定价为每百万输入token 0.042美元。

• Demo：https://console.liquid.ai
• API：https://d1.liquid.ai

d1‑ultra 核心原理与问题类型

决策模型的输出逻辑和常规生成式大模型不同，它会输出各个备选答案对应的概率，而不是逐token生成文本。d1‑ultra 可以接收文本、图像或图文混合的非结构化数据，搭配一个或多个问题作为输入，通过单次前向推理直接返回概率结果，不产生输出token。

模型支持三类问题范式：noul，用于是非类问题，输出0到1之间的概率；Choice，多标签单选，返回每个候选标签对应的概率；Score，输出量表上的打分结果。

性能与评测亮点

d1‑ultra 基于更大的开源基座模型开发，叠加 Liquid AI 深度定制与专属训练管线，相比前代 d1 在知识类任务上有明显提升。团队在112组独立评测任务中和 d1、Jev 1.14 做对照测试。

开发团队指出，普通决策模型普遍存在过度自信的问题，概率输出校准差。d1‑ultra 专门针对概率校准做训练，输出的概率分布更加可信。测试结果显示，d1‑ultra 在全部任务上超越 Jev 1.14，同等成本下准确率与概率校准效果更优，在 Artificial Analysis Decision Index 榜单上，领先其余全部决策模型至少8分。开发者可以前往 d1 Playground 体验相关演示。

接入方式与计费规则

d1‑ultra 可直接通过 Liquid API 调用，后续还会登陆 Vercel、OpenRouter 平台，完整接口文档在决策模型专区。计费方式很特别，仅收取输入token费用，无输出token开销。图像和文本统一按输入token计价：每32×32像素图像块计1.5 token，一张1024×1024图片合计1536 token。每一条独立问题都会单独计费，包含配套文本与全部图像。

Liquid AI 表示 d1‑ultra 是目前能力最强的决策模型，后续会持续迭代不同规格的决策模型，持续提升决策准确度、降低推理延迟，保持版本更新。

要点小结

1. d1‑ultra 多模态决策模型，单次前向推理输出概率，不生成token，支持是非、多选、量表打分三类任务，适配工业质检、保险定损等场景。
2. 重点优化概率校准，解决模型过度自信问题，在Decision Index榜单领先其他决策模型至少8分。
3. 计费只算输入token，图像按像素块折算token，API现已上线，后续将登陆Vercel、OpenRouter。