Liquid AI d1-ultra: prezzo e test del modello decisionale

👁 113 letture

Liquid AI ha presentato d1-ultra il 15 ottobre: un modello decisionale che non scrive testi, ma sceglie una risposta da un elenco e indica la probabilità di ciascuna opzione. Nel Decision Index di Artificial Analysis ottiene 65,2 punti e diventa il nuovo leader tra i modelli decisionali, davanti a Jev 1.13 di TypeSafe, fermo a 57,5. Ho consultato la classifica AA, il sito del produttore e il listino, e ho verificato se il modello funzionasse dalla Polonia. Il 19 ottobre l’ho anche provato sul mio set di richieste in polacco.

Che cos’è d1-ultra

d1-ultra è il più grande modello decisionale di Liquid AI. Legge testo, immagini o entrambi e risponde a tre tipi di domande: sì o no, scelta da un elenco e valutazione su una scala. Il produttore lo mostra in esempi come il rilevamento di un difetto nella foto di un circuito stampato o la verifica di una richiesta di risarcimento accompagnata dalla foto del cliente. La finestra di contesto è di 32 768 token.

Liquid afferma che il modello deriva da un modello aperto più grande, con modifiche proprietarie, ma non indica quale sia né quanti parametri abbia. d1-ultra è disponibile soltanto tramite API. I pesi aperti sono disponibili solo per i modelli più piccoli della famiglia, d1-3B e d1-omni-600M, con licenza LFM Open License. Ho raccontato il precedente modello più piccolo in occasione del lancio della serie d1.

Il risultato nel Decision Index

Il vantaggio deriva soprattutto da tre dei quattro test dell’indice. d1-ultra ottiene i migliori risultati tra i modelli decisionali in queste prove:

• When2Call (decidere se rispondere, usare uno strumento, chiedere chiarimenti o rifiutare): 92,6, contro 83,7 dei precedenti leader, Celeris-1 Decision e GLiDE.
• WildGuardTest (richieste e risposte dannose): 95,4, contro 95,1 di GLiDE.
• Ammissione di non sapere nelle domande di conoscenza: 84,5, contro 39,8 di Microsoft-Decision-1.

Il modello è meno forte nella conoscenza e nel ragionamento. L’accuratezza nelle domande di conoscenza è 31,6 (il miglior risultato di d1 è 41,0), mentre in HLE-MultiChoice è 15,0 (Jev 1.13 raggiunge 20,9). Nell’indice, i normali modelli linguistici ottengono ancora punteggi superiori: Claude Haiku 5.5 in modalità Max raggiunge 68,4 punti, ma costa circa 1.846,77 € (2.073 USD) per un milione di attività. Liquid afferma inoltre che d1-ultra ha superato Jev 1.14 in tutte le 112 valutazioni svolte dall’azienda. È un risultato dichiarato dal produttore e non è stato ancora replicato da altri.

Nell’altra classifica dei modelli decisionali, JevBench, d1-ultra ottiene 80,5 punti nel Capability Score e si colloca al secondo posto tra i servizi API, dietro a kettei-fat (86,3). Il modello basal-omni-1.0-ultra ottiene 82,5, ma non è stato valutato nel Decision Index: i due modelli non sono quindi confrontabili nella stessa tabella AA.

Prezzo e disponibilità via API

• Prezzo: circa 0,0374 € (0,042 USD) per un milione di token in ingresso. La generazione in uscita è gratuita, perché il modello non genera token. Secondo Liquid, un’immagine da 1024 x 1024 px equivale a 1536 token.
• Dove trovarlo: API Liquid (console.liquid.ai), OpenRouter come liquid/d1-ultra con lo stesso formato /v1/systemone usato dagli altri modelli decisionali e Vercel AI Gateway.
• Verifica dalla Polonia: il 19.10 ho verificato che funzionava tramite OpenRouter senza un account Liquid separato. La verifica riguarda la Polonia; per la disponibilità nel tuo Paese, consulta il provider.

Il mio test, svolto in polacco

Ho usato lo stesso set del lancio della classifica: 50 richieste al servizio clienti di un negozio, da classificare per reparto e urgenza, e 10 decisioni sull’uso degli strumenti. La chiave di valutazione era stata definita il 13.10. Il test è stato svolto in polacco, non in italiano.

• Reparto: 44 risposte corrette su 47, lo stesso risultato dei migliori modelli decisionali del 13.10 (Microsoft-Decision-1, Decider, Mercury e Clef). Jev 1.13 ne aveva ottenute 41, basal-omni-1.0-mini 42.
• Affidabilità: con una soglia di confidenza di 0,9, ha risposto correttamente in 40 casi su 42.
• Urgenza: 43 risposte corrette su 50. Con soglia 0,5 ha contrassegnato come urgenti 7 richieste che potevano aspettare: per i tuoi dati potrebbe essere necessario impostare una soglia più alta.
• Uso degli strumenti: 10 su 10.
• Tempo e costo: mediana di 351 ms dalla Polonia, rete inclusa; il test completo è costato circa 0,000668 € (0,00075 USD), equivalenti a circa 11,14 € (12,5 USD) per un milione di attività simili.

Ho raccolto i modelli decisionali, le due classifiche e i miei test nella guida ai modelli decisionali AI.

Gli importi in euro sono stime convertite dai prezzi in USD, non prezzi locali di acquisto. Conversione effettuata al tasso di riferimento BCE del 19.10.2026: 1 EUR = 1,1225 USD. Fonte: BCE.

// continua a leggereModelli decisionali AI: classifica e Decision IndexBenchmarkStrands Decider 2B di AWS: modello decisionale open sourceStrumenti IAGemini 4 Argon prezzo: quanto costa il nuovo modello GoogleMagazine

Kinetyra