Компания Liquid AI объявила о релизе d1 — модели нового класса, которая не создаёт текстовый вывод, а возвращает структурированные решения. Контекст подаётся как обычный текст или JSON, и в одном запросе она выдаёт вероятности по заданным вариантам без формирования токенов. Пример API фиксирует отсутствие выходных токенов, где поле output_tokens равно нулю.

d1 поддерживает три типа вопросов: Noul даёт вероятность ответа «да» или «нет» в диапазоне от 0 до 1, Choice возвращает распределение по нескольким вариантам, а Score — оценку объекта по указанной шкале с вероятностным распределением по уровням. В одном запросе можно задать сразу несколько задач разных типов, например определить категорию обращения, выбрать команду и оценить срочность.

Разработчики подчёркивают, что такой подход упрощает цепочку решений: не требуется ждать генерации JSON и последующей проверки схемы. d1 сразу возвращает типированные значения, пригодные для передачи на следующий этап. Для Choice и Score помимо самой оценки модель также предоставляет уверенность и полное распределение вероятностей, что упрощает работу с неоднозначными случаями — их можно отправлять на более крупную модель или к человеку.

Liquid AI позиционирует d1 как инструмент для классификации, маршрутизации обращений, приоритетности задач, модерации, проверок и одобрения вызовов инструментов или выбора модели в ИИ-агентах. В примере со службой поддержки один запрос может одновременно определить тип обращения (например, ошибка), целевую команду и степень срочности. Для задач свободной генерации текста и сложного многошагового рассуждения компания рекомендует обычные языковые модели.

По сравнению с конкурентами компания приводит данные своих тестов: d1 якобы набрал 58,9 балла против 57,9 у Jev 1.13 в некоторых категориях, таких как Arts, Language и Retrieval, однако уступил в Tools и Knowledge. Важно, что эти цифры приводятся самой Liquid, и на лидершейдборде Hugging Face новинка пока не представлена, поэтому независимая проверка невозможна.