한국어 요약by Claude · 2026. 10. 8.
리퀴드AI가 10월 7일 엣지 환경용 개방형 의사결정 모델 'd1-3B'와 실험적 모델 'd1-omni-600M'을 출시했다. d1-3B는 Decision Index 0.2.1 벤치마크에서 48.57점으로 10B 이하 모델 중 1위이며 35B 규모의 디사이더보다도 높은 점수를 기록했고, 텍스트와 이미지를 함께 처리하면서 엔비디아 젯슨 AGX 토르에서 질문 하나를 16밀리초에 답할 수 있다. 토큰을 생성하는 기존 생성형 모델과 달리 단 한 번의 순전파로 답을 내는 구조로, 7개 공개 데이터셋 평균 82.9점을 기록해 4B급 모델을 앞섰다. 허깅페이스에 가중치를 공개해 고객센터 분류, 긴급도 판단 등 빠른 구조화된 판단이 필요한 실무용 엣지 AI 활용을 겨냥했다.
- •d1-3B, Decision Index 0.2.1에서 48.57점으로 10B 이하 모델 중 최고 성능
- •젯슨 AGX 토르에서 질문 1건 응답 16밀리초, 생성형 모델과 달리 단일 순전파 방식
- •d1-omni-600M은 텍스트·이미지·오디오까지 처리하는 실험적 공개 모델
- •7개 공개 데이터셋 평균 82.9점으로 동급 4B 모델(81.1점) 상회
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Multimodal open d1 decision models for the edge
출처:HuggingFace Blog
AI 인사이트
개발자
- 1.LiquidAI, 엣지용 결정모델 d1-3B·d1-omni-600M(실험판) 오픈웨이트 공개
- 2.d1-3B, Decision Index 0.2.1에서 48.57점으로 10B 이하 최고, Decider 35B-A3B(47.11)도 상회
- 3.d1-3B는 Jetson AGX Thor에서 16ms, Orin Nano에서 50ms로 응답하며 텍스트+이미지 지원
- 4.d1-omni-600M은 텍스트+오디오까지 지원, 7개 벤치마크 평균 78.4점으로 Decider 2B 상회
왜 중요한가?
생성형 모델처럼 토큰을 생성하지 않고 단일 forward pass로 구조화된 결정을 내리는 전용 모델을 공개해, 온디바이스·엣지 환경에서 저지연 분류·의도파악 작업에 바로 적용 가능한 선택지를 제공한다. 10B 미만 모델 중 최고 성능을 주장하며 대형 모델 대비 효율성 이점을 강조한 점이 특징이다.
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#LiquidAI#엣지AI#멀티모달#결정모델#온디바이스
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