Liquid AI、ローカル実行向けd1-3Bとd1-omni-600Mを公開

Liquid AIのオープンなd1モデルは、同社が2026年9月末に初めて投入した意思決定モデル群を、無料でダウンロードできローカルで実行できる版として位置づけるものだ。意思決定モデルは、事前定義された選択肢の中から選び、信頼スコアを返す仕組みで、目的に合うAIモデルの選択や、多数のウェブサイトのカテゴリ分類といったタスクに適する。同社によればこれらのモデルはLLMより高速かつ安価に動作し、2026年9月にJevが登場して以来このカテゴリは注目を集めている。d1-3Bとd1-omni-600Mをオープンモデルとして公開することで、Liquid AIはこの手法をAPI経由だけでなく、コンシューマー向けハードウェアでのローカル実行でも利用可能にする。2つのモデルはそれぞれLFM2.5-VL-3B視覚言語モデルとLFM2.5-Encoder-350Mエンコーダモデルをベースにしており、d1-omni-600Mは音声入力も追加している。同社の投稿にある性能チャートでは、Liquid AIのd1やJevには及ばないものの、同サイズのオープンモデルの中では先行している。d1-3Bを単一のGeForce RTX 3060やRTX 3090で実行したというユーザー報告は、これらのモデルがローカル利用に実用的であることを示しており、あるユーザーはOpenAIのDecisions APIよりはるかに高速だと述べている。無料でローカル実行できる意思決定モデルの登場は、APIコストを避けたい、あるいは処理を自社マシン上に留めたい開発者に訴求する可能性があるが、本文には導入や商業的な成果は示されていない。