LiquidAI/d1-3B · Hugging Face

来源：https://huggingface.co/LiquidAI/d1-3B Liquid AI

d1-3B 是一个 3B 参数的决策模型，基于 LFM2.5-VL-3B 构建。你给它一个状态（文本、JSON、图像或其组合）和一组问题，它会在一次前向传播中返回经过校准的、带类型标注的答案，输出 token 数为零。

• Decision Index 0.2.1 上 10B 以下最佳决策模型：48.57 分，超过所有 4B 和 9B 模型，也超过 Decider 35B-A3B（47.11）。
• 多模态：同一状态中支持图像和文本。在 11 个公开图像基准上得分 74.1（LFM2.5-VL-3B：73.9）。
• 速度快：在 NVIDIA RTX 4090 上单次决策 8 ms，AMD MI325X 上 9 ms，Apple M5 Pro 上 30 ms。

了解更多关于 open d1 的信息，请参阅我们的博客文章。

图片

💻 演示：无需任何设置即可在 Hugging Face Space 中体验 d1-3B：Open d1 Arcade：使用 d1-3B 的 10 个演示合集

🗒️ 模型详情

d1-3B 是一个多模态决策模型，具有以下特性：

• 总参数量：3.12B
• 视觉编码器：SigLIP2 NaFlex 形状优化 400M
• 上下文长度：32,768 tokens
• 词表大小：128,000

我们建议在任何需要是非判断、从命名选项中选择或评分的流水线中使用 d1-3B：路由与分诊、内容审核、意图与主题分类、抽取检查、重排序、LLM-as-a-judge 评分、智能体护栏以及视觉检查。它不是聊天模型，也不生成文本。

🏃 使用方法

安装依赖（需要 transformers>=5.14）：

pip install "transformers>=5.14" torch torchvision pillow

模型自带代码，请使用 trust_remote_code=True 加载：

import torch
from transformers import AutoModel
from transformers.image_utils import load_image

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"
dtype = torch.float32 if device == "cpu" else torch.bfloat16
model = AutoModel.from_pretrained("LiquidAI/d1-3B", trust_remote_code=True, dtype=dtype).to(device)

# 文本：对一个状态提出多个命名问题，单次传播全部回答
questions = {
    "refund": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Is the customer asking for a refund?",
    },
    "team": {
        "type": "choice",
        "instructions": "Which team should handle this?",
        "criteria": {
            "billing": "Charges, refunds, invoices",
            "technical": "App or site faults",
            "fraud": "Suspected unauthorised use",
        },
    },
    "urgency": {
        "type": "score",
        "instructions": "How urgent is this?",
        "criteria": ["Can wait", "Today", "Blocking the customer now"],
    },
}
print(model.system_one("I was charged twice this month, please refund one of them.", questions))

# 图像：照片就是整个状态
image = load_image("http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg")  # 沙发上的两只猫
cats = {
    "type": "choice",
    "instructions": "How many cats are there?",
    "criteria": {"one": "One", "two": "Two", "more": "Three or more"},
}
print(model.system_one(None, {"cats": cats}, images=[image]))

# 批量：多个请求打包在一起，无填充
tickets = ["Where is my parcel? It was due Monday.", "The app crashes when I open settings."]
print(model.system_one_batch([(t, {"team": questions["team"]}) for t in tickets]))

调用 system_one(state, questions, images=None)：在一次传播中对一个状态提出多个命名问题。状态及其图像只读取一次，供所有问题使用。

system_one_batch([(state, questions[, images]), ...])：多个请求打包，无填充。

状态是一个字符串、任意 JSON 值，或者当图像就是整个状态时为 None。

问题与答案

问题遵循 Decision Index schema：type、instructions 和 criteria。

每次调用返回 {"answers": {name: answer}, "usage": {"input_tokens": n, "output_tokens": 0}}。

⚡ 速度

热调用，一次一个请求：单个问题、一个状态上三个问题、3.4k token 状态和 384 px 图像。最后一列是将 64 个状态打包在一次传播中的吞吐量。

边缘推理

我们在 Apple M5 Pro 上测量延迟，并与 NVIDIA 合作，在 NVIDIA Jetson AGX Thor、Jetson AGX Orin 64 GB 和 Jetson Orin Nano 上进行测量。

GPU 推理

我们在 NVIDIA RTX 4090 和 AMD MI325X 上以 bf16 精度测量延迟，取 20 次运行的中位数。

在 NVIDIA GPU 上，model.compile(mode="reduce-overhead") 会将单个问题作为 CUDA graph 运行（RTX 4090 行使用了此功能）。不使用时，单个问题需要 16 ms。使用新形状的第一次调用需要支付内核选择或编译的开销，因此请对你要服务的形状进行预热。

📊 性能

所有结果均基于公开基准测试。

Decision Index 0.2.1

我们使用官方评分器对 d1-3B 进行评分（非排行榜提交）。其他所有行来自公开排行榜 v0.2.1。

以决策形式呈现的基准测试

除了 Decision Index 之外，我们还添加了几个基于公开基准的内部评估。

d1-3B 在 DecisionBench（eng v1，全部 23,900 行）上得分 71.8，在 Fast Decisions（dev split）上得分 69.3。

视觉

11 个公开图像基准，以各基准选项上的决策形式读取（每个最多 1,000 行），与基座模型对比：

移除图像后，相同问题得分为 45.1，说明答案确实来自图像。

📬 联系方式

• 有问题或想交流？加入我们的 Discord 社区
• 如对边缘部署的定制方案感兴趣，请联系我们的销售团队。

引用

@article{liquidAI2026opend1,
  author  = {Liquid AI},
  title   = {Open d1: Edge decision models for text, vision, and audio},
  journal = {Liquid AI Blog},
  year    = {2026},
  note    = {https://www.liquid.ai/blog/d1-open},
}

@article{liquidai2025lfm2,
  title   = {LFM2 Technical Report},
  author  = {Liquid AI},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2511.23404},
  year    = {2025}
}