d1-ultra
Liquid AI推出的多模态决策模型，专门处理分类、路由和评分任务，输入支持文本与图像，输出结构化概率判断而非生成文本
核心事实
时间轴 (近 90 天)
d1-ultra 声称在单次前向传播中输出校准概率，作者推测其可能将校准机制直接嵌入训练目标或输出层设计，而非依赖事后修正。
根据 MarkTechPost 的报道，d1-ultra 在 Artificial Analysis Decision Index 上获得 65 分，输入成本为每百万 token 0.042 美元。
d1-ultra 支持三种问题类型：Boolean（是/否概率）、Choice（闭集多分类）、Score（序数回归/有序量表打分）。
d1-ultra 支持在一次请求中针对同一输入提出多个问题，并返回各自概率。
d1-ultra 官方强调的核心能力是校准概率（calibrated probabilities），即模型输出概率应与实际发生频率吻合。
d1-ultra 支持 32,768 个 token 的上下文窗口。
d1-ultra 支持的典型场景包括视觉缺陷检查和客户照片与损坏索赔的比对。
在视觉缺陷检测场景中，可基于校准概率设置阈值规则：概率高于 0.95 自动放行，低于 0.6 直接拒绝，中间区间转人工审核。
d1-ultra 的计费方式为只对输入 token 计费，不收取输出 token 费用，图像输入也计入输入 token。
d1-ultra 是一个多模态决策模型，专门处理分类、路由和评分任务，输入支持文本与图像，不生成文本而是输出结构化的概率判断。
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全部知识事实 (11)
Liquid AI为其D1决策模型扩展视觉能力，可接收图像、文本或两者，并针对是非判断、多选或打分问题返回概率
70%待验证d1-ultra 声称在单次前向传播中输出校准概率，作者推测其可能将校准机制直接嵌入训练目标或输出层设计，而非依赖事后修正。
50%待验证根据 MarkTechPost 的报道，d1-ultra 在 Artificial Analysis Decision Index 上获得 65 分，输入成本为每百万 token 0.042 美元。
50%待验证d1-ultra 支持在一次请求中针对同一输入提出多个问题，并返回各自概率。
50%待验证d1-ultra 官方强调的核心能力是校准概率（calibrated probabilities），即模型输出概率应与实际发生频率吻合。
50%待验证d1-ultra 的计费方式为只对输入 token 计费，不收取输出 token 费用，图像输入也计入输入 token。
50%待验证d1-ultra 支持 32,768 个 token 的上下文窗口。
50%待验证d1-ultra 支持的典型场景包括视觉缺陷检查和客户照片与损坏索赔的比对。
50%待验证在视觉缺陷检测场景中，可基于校准概率设置阈值规则：概率高于 0.95 自动放行，低于 0.6 直接拒绝，中间区间转人工审核。
50%待验证d1-ultra 是一个多模态决策模型，专门处理分类、路由和评分任务，输入支持文本与图像，不生成文本而是输出结构化的概率判断。
50%待验证d1-ultra 支持三种问题类型：Boolean（是/否概率）、Choice（闭集多分类）、Score（序数回归/有序量表打分）。
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