Liquid AI 已开源其两个 d1 决策模型 d1-3B 和 d1-omni-600M,并将其发布在 Hugging Face 上。这些模型旨在处理文本、图像和音频等各种输入,以对预定义问题提供结构化、类型化的答案,目标是取代传统的 LLM 调用,用于工单路由和意图分类等任务。d1-3B 模型基于 LFM2.5-VL-3B 构建,声称在 100 亿参数以下的模型中取得了最先进的性能,并报告了在消费级硬件上快速的推理速度。d1-omni-600M 是一个用于边缘设备的实验性多模态模型,作者提供了在 CPU 上运行它的指南。 AI
影响 支持决策任务的本地处理,可能减少特定应用对云端 LLM API 的依赖。
排序理由 公司发布专业化 AI 模型。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Apple M5 Pro
- d1-3B
- d1-omni-600M
- Hugging Face
- LFM2.5-VL-3B
- Liquid AI
- llama.cpp
- NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB
- OpenAI
- RTX 4090
- X
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