LiquidAI 发布 d1 系列：开启“零 Token”决策模型新纪元

核心事件

LiquidAI 近期推出了 d1-3B 与 d1-omni-600M 模型。其中，d1-omni 基于 LFM2.5-Encoder-350M 构建，是一款革命性的多模态决策模型。它通过直接从模型内部状态读取类型化答案，实现了“零输出令牌”（Zero-output token）响应，彻底颠覆了传统的自回归生成模式。

• ▶ 极致推理效率：通过消除 Token 生成过程，d1-omni 极大地降低了推理延迟，能够瞬时处理文本、JSON、图像及语音输入并给出决策反馈。
• ▶ 非 Transformer 架构红利：基于 Liquid Foundation Model (LFM) 架构，该模型在处理长序列和多模态融合时表现出优于传统架构的计算效率。

八卦洞察

LiquidAI 正在通过 d1 系列精准切入“AI 动作层”（Action Layer）。当整个行业还在卷大语言模型的对话能力时，LiquidAI 意识到在机器人、自动驾驶和实时监控等工业场景中，人类不需要 AI 侃侃而谈，而需要它在毫秒级做出准确判断。d1-omni 的“零 Token”设计本质上是将 LLM 从“创作工具”转化为“数字神经中枢”。这种从 Generative（生成式）向 Discriminative/Decision（决策式）的回归，标志着边缘 AI 正在从实验室走向高频生产环境。

行动建议

对于开发者而言，应关注 d1-omni 在高频分类、实时路由及边缘触发场景中的应用，这比调用传统的 GPT-4o-mini 更具成本和速度优势。企业架构师应评估 LFM 架构在功耗敏感型设备上的表现，考虑将其作为复杂 Agent 系统的“快速反应层”（System 1），而将重型 Transformer 模型留给“深度思考层”（System 2）。