Liquid d1 — エッジ向けの小型マルチモーダル決定モデル
LiquidAI の d1-3B と d1-omni-600M は、LFM2.5 系の基底を微調整したコンパクトな決定モデルです — 両ビルドとも画像入力に対応し、omni は音声も扱います。GGUF 量子化によるエッジ・オンデバイス展開を狙ったモデルです。その正体、動作環境、ホスト型 Jev との違いを解説します。
Liquid d1 とは
LiquidAI は 2026 年 10 月上旬に d1-3B と d1-omni-600M を公開しました。LFM2.5-VL-3B Vision-Language 基底と LFM2.5-Encoder-350M 基底を微調整したものです。Hugging Face のタグは decision、calibration、system-one、edge。パイプライン種別は image-text-to-text で、テキストに加えて画像を取り込みます。d1-omni ビルドは入力を音声まで拡張しています。カードに記載された多言語対応は広く、英語・ドイツ語・スペイン語・フランス語・イタリア語・オランダ語・ポーランド語・ポルトガル語・アラビア語・ヒンディー語・日本語・ロシア語・トルコ語・ベトナム語・中国語に及びます。
持ち運べるサイズ
エッジサイズのモデルです。omni ビルドは 600M パラメータ、大きい方で 3B。コミュニティの GGUF 量子化は llama.cpp で動くため、omni ビルドはノート PC やシングルボードにも現実的な選択肢になります。GPU のない場所で決定モデルを動かしたい需要に、このリリースはまっすぐ向かっています。
採用前に確認すべきこと
3 つあります。Hugging Face のカード上のライセンスは標準的なオープンライセンスではなく「other」と表記されています — 製品に組み込む前に実際の条項を読んでください。calibration はタグで主張されていますが、証明はあなたのワークロード上で行うものです。自分の 10 ケースで検証を。さらに、セルフホストするなら serving・更新・監視の TW を所有することになります。小さなモデルにも担当者は必要です。
ホスト型 Jev との位置関係
Jev はホスト型のテキスト決定モデルです。宣言した選択肢上の確率を返し、Optio のようなゲートウェイから Bearer キーで呼びます。Liquid d1 は Jev にない入力（画像・音声）を扱い、自分のホストで動きます。決定が画像や音声を読むなら d1 のニッチは本物です。テキストを読み、ホスト型パイプラインの中で閾値を引いて使うなら、Jev の方が道は短いです。
FAQ
- Liquid d1 は Jev の競合ですか？
- 部分的に — どちらも System One の決定語彙を話します（d1 のカードのタグにそう書いてあります）が、重なるのはテキストだけです。d1 はマルチモーダル入力（omni ビルドは音声も）とエッジサイズの重みが売りで、Jev はホスト型・テキスト限定・キーで呼び出します。
- ノート PC で d1 は動きますか？
- d1-omni-600M の llama.cpp GGUF なら Apple Silicon 等で現実的です。3B ビルドはもう少し余裕が要ります。検証済みの構成はコミュニティの量子化スレッドを確認してください。
- Liquid d1 は無料ですか？
- 重みのダウンロードは無料ですが、Hugging Face のライセンス欄は「other」です — 商用利用前に実際の条項を読んでください。そして本当のコストはあなたの計算資源と運用工数です。
- これは LiquidAI の公式サイトですか？
- いいえ。Optio は Jev を呼び出すための独立系ゲートウェイであり、TypeSafe・LiquidAI・ここで扱ういずれのモデルとも提携していません。このページの事実は Hugging Face のカードから来ています。