Liquid AI ha anunciado en el blog de Hugging Face dos modelos de decisión abiertos: d1-3B y d1-omni-600M, este último todavía experimental. A diferencia de un asistente que genera una respuesta palabra a palabra, estos modelos producen una decisión estructurada en una sola pasada. El primero acepta texto e imágenes; el segundo admite texto combinado con imagen o audio. Según las mediciones de la empresa, d1-3B obtuvo 48,57 puntos en Decision Index 0.2.1. En otra comparación sobre siete conjuntos de datos públicos, su media fue 82,9 frente a 81,1 de Decider 4B. Los autores también informan de 16 milisegundos para una pregunta en un Jetson AGX Thor y 50 milisegundos en un Orin Nano. Son cifras de los equipos y pruebas especificados, no tiempos universales para cualquier aplicación. La limitación importante es que Liquid AI no publica en este anuncio resultados de benchmark de visión ni de audio comparables: reconoce que la parte visual de Decision Index 0.3 es privada y que faltan pruebas de decisiones por audio. Por eso, el rendimiento de esas modalidades queda menos documentado que el de texto. Imagen ilustrativa: placa con un NVIDIA Jetson Orin NX fotografiada en Computex 2025. No representa los dispositivos concretos ni las pruebas de Liquid AI.