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Liquid AI 发布 d1-ultra：多模态决策模型登顶 AA Decision Index（约 65 分），仅收输入 $0.042/M、零输出 token
Liquid AI 于 10 月 15 日发布 d1-ultra，一次前向返回是/否、多选、打分的校准概率（不生成文本）；Artificial Analysis 10 月 16 日确认其位列 Decision Index v1.0 榜首（约 65 分，领先 Jev 等至少约 8 分）。API 现已开放，输入 $0.042/百万 token、输出不计费，OpenRouter/Vercel Gateway 已上架。
10 月 15 日（美西），Liquid AI 官宣发布多模态决策模型 d1-ultra；10 月 16 日约 4:11am PT，评测方 Artificial Analysis 官方账号确认其登上 Artificial Analysis Decision Index v1.0 榜首（约 65 分，至少领先第二名约 8 分）。决策模型不做逐字生成：一次前向把文本/图像 + 结构化问题读完，直接返回各选项的校准概率。定价为每百万输入 token 0.042 美元，输出不计费；Liquid 博客写明即将上 Vercel AI Gateway 与 OpenRouter（Vercel Developers 已挂 liquid/d1-ultra）。
条件与影响：题型沿用 d1 的三种——noul（是/否概率）、Choice（多标签概率）、Score（量表）。官方对标 TypeSafe Jev 1.14，称在 112 项评测上全面胜出，并强调多数决策模型过度自信，故专门训了校准。独立口径来自 AA Decision Index（知识/幻觉、HLE 多选、When2Call、WildGuard 等加权）；AA 快照里 d1-ultra 约 65.2，Jev 1.13/1.14 约 57 一带。上下文约 32K；图像按 32×32 patch 计输入（例：1024×1024 ≈ 1536 token）。这不是通用聊天旗舰，也不开源权重——是 API 决策端点。
谁能用：Liquid API（需 API Key）现已可用；OpenRouter 上模型名 liquid/d1-ultra，System One / Decisions 端点（不是普通 chat completions）；Vercel AI Gateway 亦已挂载。计费只收输入、输出免费，适合高吞吐分类/路由/审核。没有 ChatGPT 式 Free/Pro/Ultra 聊天档，也不是 Antigravity/IDE 内置默认模型——开发者与企业走 API/网关接入。支持 44 种语言；多模态文本+图像同请求。
真实用法：产线质检（电路板照片对照规格判缺陷）、理赔核验（客户照片 vs 保单描述）、内容审核与工具调用前的「该不该调工具」门控、多标签路由。团队把「要不要、选哪个、打几分」从长文本聊天里拆出来，用概率接口省输出 token、压延迟。Shopify 等客户已公开用 Liquid 系模型做规模化部署；决策模型这条线更偏结构化流水线，而不是对话助手。
解读：通用 LLM 卷完以后，「只拍板、不聊天」的决策模型正在单独成榜——Jev、Cloudflare Clef、Microsoft Decision、Liquid d1 系列同台比校准与幻觉。d1-ultra 用「同价更高校准 + AA 榜首」抢位。讨论：1. 你会把分类/路由从 Opus/Argon 长上下文里拆到 d1-ultra 这类零输出决策端点吗？2. 决策榜领先 8 分，对你更重要的是校准可靠性，还是仍要看自己业务集上的误杀率？
来源：Liquid AI Blog · https://www.liquid.ai/blog/d1-ultra · Artificial Analysis · https://x.com/ArtificialAnlys/status/2111052531166249039 · OpenRouter https://openrouter.ai/liquid/d1-ultra · Vercel https://x.com/vercel_dev/status/2110885005560094768 · AA Decision Index https://artificialanalysis.ai/evaluations/artificial-analysis-decision-index
