状況の説明と質問を一度の推論処理にかけ、回答候補の確率を出す専用モデルだ。Yes／No、複数候補からの選択、尺度上のスコアという3形式に対応する。会社は回路基板の欠陥確認や、写真と損害申告の照合を用途として挙げる。
- 01 入力
文章・画像
状況と質問を入力する。
- 02 推論
1回の処理
候補の確率を計算する。
- 03 出力
確率・スコア
回答文のトークンは生成しない。
Liquid AIの公式発表に基づく。入力課金で、各質問は文章と全画像を含む独立したプロンプトとして数える。
0.042米ドルは判定回数の単価ではない
画像も入力トークンに換算され、32×32ピクセルの区画ごとに1.5トークンとされる。1024×1024画像は1536トークンに相当する。複数の質問を渡す場合、それぞれの質問に文章と全画像を含めて課金するため、質問数も費用に影響する。
同社は112種類の評価で従来のd1やJev 1.14と比較し、精度と確率の信頼性を改善したと説明する。ベンダー自身による比較であり、利用先の業務データで同じ結果を保証するものではない。
公式発表はベースにオープンウェイトモデルを使ったと説明するが、d1-ultra自体の重み配布は確認できない。VercelとOpenRouterへの提供は今後の予定としている。
出典
- Liquid AI「d1-ultra」公式発表2026-10-15公表。What d1-ultra does、Results、Availability and Pricingを確認。2026-10-18確認。
出典の確認日 2026.10.18