Liquid AI 推出 d1-ultra，决策榜超越 Jev 但知识题正确率降至 32%

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

这类决策模型并不负责聊天或生成文章，而是读取文字和图片，直接判断哪个选项更可能正确，并给出概率。适用场景包括检查电路板缺陷、核对商品图片与描述，以及审核客户上传的理赔照片。

d1-ultra 登顶背后的分数变化

不过，这次登顶也伴随明显反差。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%。

它的提升主要来自更少乱答。在没有答对的题目中，选择「不知道」的比例从 2% 提高到 85%。也就是说，遇到不确定的问题时，d1-ultra 更倾向于承认不知道，而不是直接给出错误答案。这也解释了它的排名为何能明显提高。

评分权重与服务方式

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 项评测显示，d1-ultra 在八类任务中全部领先 Jev 1.14。

d1-ultra 目前已通过 Liquid API 和 Vercel 提供服务，尚未开放模型权重。价格方面，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。