Liquid AI发布决策模型d1-ultra：Decision Index 65分居首、支持44种语言，输入每百万token约0.042美元

Decision Index 65分居首：支持44种语言的多模态决策模型

Liquid AI的口号是“Build efficient general-purpose AI at every scale.”，主业是能直接跑在设备上的端侧基础模型，官网为 https://www.liquid.ai 。2026年10月15日发布的d1-ultra被称为该公司最强的决策模型，专门针对难度高的决策问题，支持多模态输入和44种语言。

成绩方面，官方称d1-ultra在Artificial Analysis的Decision Index上得到65分、排名第一，并在由112个评测组成、划分为8个类别的评测集里全部领先。官网首页也直接打出“d1-ultra tops the Decision Index”的标语。

@liquidai在X上的发布帖有300,865次浏览、1,616个点赞、933次收藏和186次转发。讨论的重点不在于聊得好不好，而在于它能不能当作智能体和业务判断的底座；官网同时列出的LFM2.5-24B-A2B在MacBook上184 tok/s、Open d1在50毫秒内完成决策、不到1GB的前沿AI等数据，也让人关注它在实际部署上的表现。

出处[1][2]

从Try our API接入：输入约0.042美元每百万token、输出不收费

d1-ultra没有面向普通用户的聊天界面，用法是通过API或端侧运行环境把它接进决策任务。官网首页有「Try our API」和「Developers」两个入口，进入开发者信息后指定模型名d1-ultra即可。输入可以是文本，也可以是其他模态的信息，44种语言的指令和提问都能理解，典型用途包括疑难判断、智能体的行动选择、按业务规则做决策。

官方介绍的价格是输入每百万token约0.042美元，输出token不计费。大多数模型API是输入输出分开计价，这种只对输入收费的结构比较少见，对需要反复试跑、输出又长的任务尤其划算。需要注意，正式开放时间、可用地区和API详细规格目前都无法从公开资料中确认，接入前应以官网文档为准。

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把约束和目标写清楚，再搭配LFM2.5与Open d1等端侧模型

想让d1-ultra发挥决策模型的长处，提示里要把判断所需的条件、限制和目标写明白，必要时直接用母语输入，发挥44种语言支持的优势。它是多模态模型，把截图或画面信息一起交给它，比单纯生成文字更容易在决策任务上看出差别。输入便宜且输出免费，适合同一题目多跑几轮做对比验证。

官网上的其他模型可以和d1-ultra组合使用：LFM2.5-24B-A2B在MacBook上可达184 tok/s，LFM2.5-2.6B能在本地运行智能体，LFM2.5-VL-3B负责识别屏幕画面，还有不到1GB的前沿AI，以及与Mercedes合作的车载AI案例。这些模型支持llama.cpp、MLX、ONNX、CoreML、SGLang、vLLM等运行环境，适合设计把数据留在设备端、兼顾隐私的系统架构。

出处[1][2]