Liquid AIは10月5日、同社初の決定モデルd1を公開した。テキスト、画像、またはその両方と、1件以上の質問を入力し、トークンを生成せず1回の順方向計算で各回答の確率を返す。質問の型は、はい／いいえの確率、複数ラベルから1つの確率分布、段階の位置を重み付きで返すスコアの3つだ。同一入力に複数の質問を載せられる。文章の判定は200〜300ミリ秒。API上のモデル名はd1で、console.liquid.aiから鍵を発行する。
料金は入力トークンのみで、100万トークンあたり0.04ドル、出力トークンはない。画像は32×32ピクセルの区画あたり1.5トークンで、1024×1024なら1,536トークンになる。各質問は、その文面と全画像を含むプロンプトとして課金される。VercelとOpenRouterからも使えるが、現時点の画像対応はLiquid AIのAPI側で、この2経路はテキストのみだ。画像対応は今後入るとしている。将来のモデルで重みをHugging Faceに出す計画で、d1自体の重み公開ではない。
同社は10月5日に、サポートチケットの選別から基板検査まで6つの応用を、GPT-6.1 SolとClaude Opus 5.5と各1回ずつ比べた。d1は4つでGPT-6.1 Solに並ぶか上回り、両モデルより19倍から200倍安く、どの課題でも速かった。基板などの外観検査では、短い説明だけで良品と不良を85〜97%で分けたとしている。コーディングエージェントのツール出力を残すか捨てるかでは、トークンを52%減らし、課題に必要な出力は残したという。比較は定価ベースの1回実行で、プロンプトキャッシュ割引は含まない。言語モデルの自由生成を確率付きの判定へ置き換えられる箇所は、費用と遅延が落ちる余地がある。採用前に自分のデータで再現するかは別に確認したい。