动察 Beating AI 快讯，Liquid AI 发布多模态决策模型 d1-ultra，在 Artificial Analysis 的 Decision Index v1.0 中拿到 65 分，超过 Jev 1.14 的 57 分，排名第一。

决策模型不负责聊天或生成文章，而是读取文字、图片，直接判断哪个选项更可能正确，并给出概率。例如检查电路板缺陷、核对商品图片与描述，或审核客户上传的理赔照片。

但新模型的登顶有个反差。在 Artificial Analysis 的 500 道知识测试题中，d1-ultra 只答对约 32%，低于上一代 d1 的 41%。它的优势在于更少乱答。在没有答对的题目中，选择「不知道」的比例从 2% 提高到 85%。遇到不确定的问题，它更愿意承认不知道，而不是冒险给出错误答案。

这也解释了排名为什么能大幅提高。Artificial Analysis 将知识正确率和避免错误作答的能力各赋予 12.5% 的权重，其余成绩来自复杂推理、工具调用判断和安全分类。

Liquid AI 自己开展的 112 项评测则显示，d1-ultra 在八类任务中全部领先 Jev 1.14。

d1-ultra 已通过 Liquid API 和 Vercel 提供服务，尚未开放模型权重。每百万输入 Token 收费 0.042 美元，是上一代 d1 的 2.1 倍，不收输出费用。同一张图片如果要回答多个问题，每个问题都会重新计算图片的输入成本。