Liquid AI推d1-ultra决策模型：八类任务全面超车Jev 1.14，输出Token还免费

决策模型赛道：一天就”超车”

决策模型赛道正在上演”隔天超车”的戏码。太平洋时间10月14日，TypeSafe AI刚发布Jev决策模型的1.14预览版；仅仅一天后，Liquid AI便带着d1-ultra杀到，自称”全球最佳决策模型”，并在八类任务中全面压制对手。这场围绕”让AI做判断题”的竞争，正式进入白热化。

与传统大模型”你问我答”不同，决策模型不生成开放式文本，而是直接输出结构化结论和概率。d1-ultra提供布尔判断、选项选择、数值评分三种查询模式，并给出经过校准的置信度分数。Liquid AI称，这能避免生成式模型常见的”过度自信”和解析麻烦，让分类、路由、评分这类高频业务逻辑跑得更快更稳。

八类任务全面超车，对标vLLM Semantic Router

据Liquid AI公布的测试，d1-ultra在八类任务中的表现均优于Jev 1.14，整体也好于vLLM Semantic Router d3等竞品。应用场景覆盖保险理赔自动核验（提交车损照片加保单，即可判定损伤等级并分流）、制造业质检（产线高清图像实时比对缺陷库）、内容审核、文档校验与金融交易标记等。

它还是多模态模型，能把密集的视觉证据和复杂的提示约束放在一起处理。例如理赔场景中，模型一边看照片一边读保单条款，直接给出”定损等级+置信度”的结构化输出，后端系统可按阈值自动通过或转人工复核。

32K上下文+零输出费：成本逻辑重构

d1-ultra提供32768 token的上下文窗口，可一次性评估长文档、多页PDF和多张高清图。定价更是反常规：只按输入token计费（含图像输入），输出token完全免费。由于分类决策输出的是简短结构化记录，而不是动辄几百token的生成文本，推理成本随工作量线性增长，企业做持续文档审查时能省下一大笔钱。

上线Vercel AI Gateway，接入门槛极低

d1-ultra已通过Vercel AI Gateway正式可用，开发者用liquid/d1-ultra标识符即可调用，自带重试、缓存和链路追踪。非Node环境还可走OpenAI兼容的Decisions端点或TypeSafe REST API。官方宣称，一个下午就能把基于提示词的分类型应用，迁移到专用决策基础设施上。

生成式模型负责”想”，决策模型负责”定”，两者分工正在重塑AI应用的架构方式。当判断可以亚秒级完成、且成本低到可以实时跑，更多”让AI直接做决定”的业务也许很快就会落地。