أصدرت Liquid AI d1-ultra، أقوى نموذج قرار لديها حتى الآن. يقرأ نموذج d1-ultra للقرار من Liquid AI النصوص أو الصور أو كليهما. ويجيب على الأسئلة المكتوبة باحتمال لكل إجابة ممكنة. ويفعل ذلك في تمريرة أمامية واحدة (1 forward pass) دون توليد أي رموز إخراج. بالنسبة للمطورين، يعني ذلك استدعاءات التصنيف والتوجيه والتنقيط دون دفع ثمن النص المولَّد. وهو متاح الآن عبر Liquid API بسعر 0.042 دولار لكل مليون رمز إدخال.
الخلاصة السريعة
- الحجم: لم يُكشف عن عدد المعاملات أو طول السياق. مبني على عمود فقري مفتوح الأوزان أكبر من d1.
- يعمل على: عبر Liquid API المستضاف فقط. لم يُعلن عن أوزان قابلة للتنزيل أو نسخ مُكمَّمة.
- الأداء: يتصدّر جميع الفئات الثماني (8) في مجموعة تقييمات Liquid البالغة 112 تقييمًا، بحسب Liquid.
- الأفضل: درجة 65 في Artificial Analysis Decision Index، مصنّفًا #1 (بحسب تقارير Liquid).
- الأ worst: لا يوجد تفصيل علني لكل معيار أو عدد معاملات بعد؛ والادعاءات واردة من المورّد نفسه.
ما هو نموذج القرار؟
نموذج القرار يجيب على الأسئلة المحدودة باحتمالات بدلاً من النص الحر. توصف وثائق نموذج القرار من Liquid 3 أنواع من الأسئلة:
- Noul: سؤال نعم/لا يعيد احتمالًا بين 0 و1.
- Choice: تسمية واحدة من مجموعة، مع احتمال لكل تسمية.
- Score: موضع مرجّح بالاحتمال على مقياس مرتّب.
توصي الوثائق باستخدام نماذج القرار للتوجيه والإشراف وضوابط الحماية والفرز وبديلاً عن LLM-as-judge. وتوصي باستخدام نموذج لغوي للتلخيص والمحادثة وتوليد الشيفرة.
كيف يعمل d1-ultra؟
يحتوي كل طلب على الحالة (السياق)، اختياري الصور، و1 أو أكثر من النوع أسئلة. يقوّم النموذج كل سؤال مقابل نفس المُدخل في استدعاء واحد (1). ال مرجع d1 API يعرض الردود مع output_tokens دائمًا عند 0.
يعلن فريق Liquid AI أن d1-ultra يستخدم هيكل أساسي مفتوح الأوزان أكبر من d1إلى جانب تخصيصات مخصّصة ثقيلة خاصة بـ Liquid. وبالاقتران مع مسار تدريب القرار الخاص بـ Liquid، تكون المكاسب الأكبر في مهام المعرفة.
بنى فريق Liquid AI نموذج d1-ultra للحالات المعقدة. من أمثلته اكتشاف عيب في لوحة دارات مقارنةً بمواصفات. ومثال آخر التحقق من مطالبة تعويض عن ضرر مقابل صورة العميل.
كيف يؤدي d1-ultra في المعايير القياسية؟
قارنت Liquid AI بين d1-ultra ونموذجها السابق d1 ونموذج Jev 1.14 من TypeSafe عبر 112 تقييمًا. وفقًا لإعلان Liquid AI، يتفوق d1-ultra على Jev 1.14 في جميع المهام بالسعر نفسه.
على مؤشر Artificial Analysis Decision المستقل، تفيد Liquid بأن d1-ultra يحتل المرتبة #1 بدرجة 65. يحسب المؤشر متوسط 4 تقييمات بنسبة 25% لكل منها:
- AA-Omniscience-Decision: المعرفة والهلوسة
- HLE-MultiChoice: الاستدلال
- When2Call: استدعاء الأدوات
- WildGuardTest: تصنيف السلامة
وللسياق، تعتبر بيانات Artificial Analysis's مقال الإطلاق بتاريخ 13 أكتوبر حلّت Jev 1.13 أولاً بـ58، وتبعتها GLiDE وMicrosoft-Decision-1 بـ54 لكل منهما.
مقارنة: d1-ultra مقابل نماذج القرار الأخرى
| خاصية | d1-ultra | d1 | Jev (TypeSafe) | Microsoft-Decision-1 | GLiDE (Fastino) |
|---|---|---|---|---|---|
| مطوّر | Liquid AI | Liquid AI | TypeSafe AI | مايكروسوفت | Fastino Labs |
| المعاملات | غير مُفصح عنه | غير مُفصح عنه | غير مُفصح عنه | غير مُفصح عنه | غير مُفصح عنه |
| المدخلات | نصوص وصور | نصوص وصور | نص | غير مُفصح عنه | غير مُفصح عنه |
| الأوزان | عبر واجهة برمجة التطبيقات فقط | عبر واجهة برمجة التطبيقات فقط | مغلقة | غير مُفصح عنه | غير مُفصح عنه |
| مؤشر قرارات AA | 65 (حسب تقارير Liquid) | غير مُفصح عنه | 58 (الإصدار 1.13، 13 أكتوبر) | 54 (13 أكتوبر) | 54 (13 أكتوبر) |
| السعر | $0.042 / 1M من رموز الإدخال | لم يُفصح عنه | $0.042 / 1M من رموز الإدخال | $31 / 1M من المهام (AA) | $119 / 1M من المهام (AA) |
| رموز الإخراج تُحتسب في الفاتورة | لا | لا | لا | لم يُفصح عنه | لم يُفصح عنه |
كيف تنشر d1-ultra، وكم تكلّف؟
يعمل d1-ultra على Liquid API عبر /decisions/v1/systemone endpoint مع "model": "d1-ultra". تقول Liquid إن Vercel AI Gateway و OpenRouter قيد الدعم قريباً. يمكنك اختباره أولاً في d1 Playground.
تغطي الفاتورة رموز الإدخال فقط. وفق ملاحظات أسعار Liquid، تكلف الصور 1.5 توكن لكل رقعة بحجم 32×32 بكسل. لذلك تكلف الصورة بحجم 1024×1024 ما يعادل 1,536 توكن. ويُحتسب كل سؤال كموجّه منفصل، يشمل نصه وجميع صوره. فثلاثة أسئلة (3) على صورة واحدة (1) تعني احتساب تكلفة تلك الصورة 3 مرات.
تحدد وثائق endpoint الحد الأقصى للطلبات بـ 8 صور و10,000 رقعة صورية. ويجب ألا يتجاوز نص JSON الكامل 4.5 ميغابايت.
أبرز الاستنتاجات
- يعيد d1-ultra احتمالات للقرارات النصية والبصرية مع 0 رمز إخراج.
- حققت Liquid نتيجة مرتبة #1 بلغت 65 على مؤشر Artificial Analysis Decision Index.
- تكلفته 0.042 دولارًا لكل مليون (1M) من رموز الإدخال، وهو نفس سعر TypeSafe’s Jev.
- تدعي Liquid أن لديها أدنى خطأ معايرة في اختباراتها، وهو أمر مفيد لتحديد عتبات التوجيه.
- يبقى الحجم والبنية التحتية والأوزان غير معلنة؛ والوصول يكون عبر واجهة API فقط.
اطلع على منشور المدونة الرسمي، و وثائق نموذج القرار، وجرّب d1 Playground. كل الفضل يعود إلى الباحث في هذا المشروع. كما لا تترددوا في متابعتنا على تويتر ولا تنسوا الانضمام إلى SubReddit التعلم الآلي الذي يضم أكثر من 150k عضو والاشتراك في نشرتنا البريدية. مهلًا! هل أنت على تيليجرام؟ يمكنك الآن الانضمام إلينا على تيليجرام أيضًا.
المقال Liquid AI تطلق d1-ultra: نموذج قرار متعدد الوسائط يحقق نتيجة 65 على مؤشر AA Decision Index ظهر أولاً على MarkTechPost.