A Liquid AI anunciou o lançamento do d1-ultra, apresentado pela empresa como seu modelo de decisão mais capaz já criado. A novidade processa texto, imagens ou os dois formatos combinados e responde a perguntas estruturadas atribuindo uma probabilidade a cada resposta possível. O diferencial técnico é que toda a avaliação acontece em uma única passagem de processamento, sem gerar tokens de saída, o que significa que desenvolvedores podem executar classificação, roteamento e pontuação sem pagar pela geração de texto. O modelo já está disponível na API da Liquid AI pelo preço de 0,042 dólar por milhão de tokens de entrada.
Um modelo de decisão é um sistema que responde perguntas delimitadas com probabilidades, em vez de produzir texto livre. Segundo a documentação da Liquid AI, existem três tipos de pergunta suportados. O Noul é uma pergunta de sim ou não que devolve uma probabilidade entre 0 e 1. O Choice seleciona um rótulo dentro de um conjunto, atribuindo uma probabilidade a cada opção. O Score devolve uma posição ponderada por probabilidade dentro de uma rubrica ordenada. A empresa recomenda esses modelos para roteamento, moderação, barreiras de segurança, triagem e substituição da avaliação por modelos de linguagem usados como juízes. Para resumo, conversas e geração de código, a orientação segue sendo usar um modelo de linguagem tradicional.
Na prática, cada requisição enviada ao d1-ultra carrega um estado, que é o contexto da análise, imagens opcionais e uma ou mais perguntas tipadas. O modelo avalia todas as perguntas contra a mesma entrada em uma única chamada. A referência da API mostra respostas em que o campo de tokens de saída aparece sempre zerado. A equipe da Liquid AI afirma que o d1-ultra foi construído sobre uma estrutura de pesos abertos maior do que a do modelo d1 anterior, combinada com personalizações específicas da empresa. Segundo o anúncio, somado ao pipeline de treinamento para decisões da Liquid AI, os ganhos são maiores em tarefas de conhecimento.
A empresa comparou o d1-ultra com o próprio d1 e com o Jev 1.14, da TypeSafe, em uma suíte de 112 avaliações, nas quais o novo modelo lidera todas as oito categorias. De acordo com o anúncio oficial, o d1-ultra supera o Jev 1.14 em todas as tarefas mantendo o mesmo preço. No índice independente do Artificial Analysis, especializado em avaliar modelos, a Liquid AI reporta a primeira posição com 65 pontos. Esse índice calcula a média de quatro avaliações, cada uma com peso de 25%: AA-Omniscience-Decision, que mede conhecimento e alucinação; HLE-MultiChoice, de raciocínio; When2Call, sobre chamada de ferramentas; e WildGuardTest, de classificação de segurança.
Para contextualizar, o artigo de lançamento do Artificial Analysis publicado em 13 de outubro listava o Jev 1.13 em primeiro lugar com 58 pontos, seguido pelo GLiDE, da Fastino, e pelo Microsoft-Decision-1, ambos com 54 pontos, um abaixo do outro na tabela. No comparativo divulgado, o Jev aparece com pesos fechados e entrada apenas de texto, cobrando os mesmos 0,042 dólar por milhão de tokens de entrada. O Microsoft-Decision-1 é tarifado em 31 dólares por milhão de tarefas segundo o levantamento do Artificial Analysis, enquanto o GLiDE custa 119 dólares por milhão de tarefas. Nenhuma das empresas concorrentes divulga cobrança por tokens de saída informada na tabela.
A Liquid AI afirma que construiu o d1-ultra para casos desorganizados da vida real. Entre os exemplos citados estão identificar defeitos em placas de circuito comparando-as a uma especificação e verificar uma reclamação de dano contra a foto enviada pelo cliente. A empresa também alega o menor erro de calibração em seus testes, ou seja, probabilidades mais confiáveis, característica útil para definir limiares em sistemas de roteamento.
A implantação acontece na API da Liquid AI por meio do endpoint de decisões, com o modelo especificado como d1-ultra. A empresa informa que suporte ao Vercel AI Gateway e ao OpenRouter chega em breve, e que é possível testar o modelo no d1 Playground, ambiente disponível no site oficial. A cobrança cobre apenas os tokens de entrada. Conforme as notas de preço da empresa, imagens custam 1,5 token por bloco de 32 por 32 pixels, o que faz uma imagem de 1024 por 1024 pixels consumir 1.536 tokens. Cada pergunta é faturada como um prompt próprio, incluindo seu texto e todas as imagens, de modo que três perguntas sobre uma mesma imagem cobram essa imagem três vezes. A documentação limita as requisições a oito imagens e 10 mil blocos de imagem, com o corpo completo em formato de dados estruturados restrito a 4,5 MB.
O anúncio mantém lacunas relevantes. O número de parâmetros, a estrutura base e o comprimento de contexto não foram divulgados, não há pesos para download nem variantes quantizadas anunciadas, e o acesso é exclusivo pela API hospedada. Além disso, as alegações de desempenho são reportadas pela própria empresa, sem detalhamento público por avaliação. O d1-ultra entrega probabilidades para decisões com texto e imagem sem gerar tokens de saída, lidera o índice do Artificial Analysis com 65 pontos segundo a Liquid AI e custa o mesmo valor por milhão de tokens de entrada que o Jev, da TypeSafe. O anúncio completo está no blog oficial da Liquid AI, onde também é possível acessar o d1 Playground para experimentar o modelo.
