Liquid AI veröffentlicht d1: offene Modelle, die entscheiden statt schreiben
Das US-Start-up Liquid AI hat zwei offene Entscheidungsmodelle veröffentlicht: d1-3B und d1-omni-600M. Anders als Sprachmodelle erzeugen sie keine Tokens, sondern beantworten Auswahlfragen direkt.
d1-3B verarbeitet Text und Bilder, d1-omni-600M zusätzlich Audio. Beide können mehrere Fragen zu einer Eingabe in einem einzigen Durchlauf beantworten, mehrfache Klassifizierung kostet damit kaum zusätzliche Zeit. Auf einer RTX 4090 braucht d1-3B für eine Frage rund 8 Millisekunden, auf dem kleinen Jetson Orin Nano etwa 50.
Im eigenen Decision Index erreicht d1-3B laut Liquid AI 48,57 Punkte und liegt damit vor allen Modellen unter 10 Milliarden Parametern. Da Liquid AI den Test selbst betreibt, sind das Herstellerangaben. Die Modelle liegen auf Hugging Face und laufen mit llama.cpp. Die Lizenz erlaubt die kostenlose kommerzielle Nutzung für Firmen mit weniger als 10 Millionen Dollar Jahresumsatz. Ähnliche Ansätze hatten zuletzt OpenAI und Amazon vorgestellt.
Für Moderation, Sortierung oder Steuerung in Echtzeit sind solche kleinen Modelle oft günstiger als ein großes Sprachmodell. Wie Klassifizierung mit KI funktioniert, zeigt Texte mit KI klassifizieren; zur Modellwahl siehe Small Language Models.
Quellen
Eigene Zusammenfassung auf Grundlage der genannten Quellen, erstellt mit Unterstützung von KI, geprüft und redaktionell verantwortet von Leon Blatz. Illustration: Tokenlabor, per Programm gezeichnet, kein KI-Bild.
