리퀴드 AI, 결정 모델 d1 공개…자체 재현 결과 Jev 앞서

리퀴드 AI가 9월 29일(현지시간) 글을 쓰지 않고 미리 정한 선택지에 확률을 부여하는 결정 모델 d1을 공개했습니다. 리퀴드 API로만 쓸 수 있고 무료 등급 d1:free가 있으며, 회사는 자체 재현한 Decision Index 0.2.1에서 58.9점으로 Jev 1.13(57.9점)을 1점 앞섰다고 밝혔습니다.

리퀴드 AI가 d1 공개에 올린 비교 그래프. 제목은 'Liquid AI's first decision model: d1'이고, 예술 45.5 대 37.7, 언어 67.6 대 62.0, 검색 60.7 대 55.4, 도구 74.1 대 75.1, 지식 43.3 대 51.3, 종합 지수 58.9 대 57.9로 d1(보라색 점)과 Jev 1.13(회색 점)을 영역별로 견준다. 아래에 'Internal reproduction of Decision Index 0.2.1 by Hugging Face'라는 설명이 있다.
리퀴드 AI가 d1 공개 게시물에 올린 영역별 비교. 회사의 내부 재현 결과이고 d1은 예술·언어·검색에서, Jev는 도구·지식에서 앞선다. 출처: 리퀴드 AI 공식 X 게시물, 2026년 10월 1일 확인.

리퀴드 AI가 9월 29일(현지시간) 첫 (decision model) d1을 공개했습니다. 리퀴드 문서에 따르면 d1은 글을 생성하지 않고 미리 정한 선택지에 대한 확률을 한 번의 호출로 내놓습니다. 질문 유형은 예·아니오 확률을 묻는 Noul, 선택지 중 하나를 고르는 Choice, 순서가 있는 기준에서 위치를 정하는 Score 세 가지로 TypeSafe의 Jev와 같습니다. 모델 파일은 없고 리퀴드 API로만 쓸 수 있으며 무료 등급 d1:free가 있습니다. 리퀴드 공식 X 게시물에 따르면 OpenRouter에서도 곧 쓸 수 있게 됩니다. 결정 모델이라는 범주는 지난 인사이트에서 정리했습니다.

리퀴드는 d1이 다국어 평가에서 앞서고, (prompt injection)에 더 강하며, 긴 입력을 더 잘 다룬다고 밝혔지만 게시물에 이를 뒷받침하는 수치는 없습니다. 유료 요금은 공개되지 않았습니다.

같은 게시물은 d1이 Hugging Face의 Decision Index에서 Jev를 앞선 첫 모델이라고 주장합니다. 첨부한 표에는 'Decision Index 0.2.1의 내부 재현'이라고 적혀 있고, 종합 58.9점으로 Jev 1.13의 57.9점보다 1.0점 높습니다. 영역별로는 예술(45.5 대 37.7), 언어(67.6 대 62.0), 검색(60.7 대 55.4)에서 d1이 앞섰고, 도구(74.1 대 75.1)와 지식(43.3 대 51.3)에서는 Jev가 앞섰습니다.

Decision Index는 Hugging Face에서 커뮤니티가 운영하는 지수로, 공개 모델의 재현 결과를 순위로 보여 줍니다. 필자가 원문을 직접 확인한 9월 28일 자료에는 d1이 없고 Jev가 57.91점, 공개 모델 중 최고가 57.44점입니다. d1의 58.9점은 리퀴드가 직접 실행한 결과입니다.

참고한 자료

  1. Liquid AI(@liquidai) X 게시물, d1 공개 (2026년 9월 29일)
  2. Liquid Docs, "Decision Models"
  3. Hugging Face Space, "Jev Decision Index" (9월 28일 자료)
  4. MarkTechPost, "Liquid AI Releases d1: A Decision Model That Returns Calibrated Probabilities With Zero Output Tokens" (2026년 9월 29일)

아무 곳이나 누르면 닫힙니다

함께 보면 좋은 글

인사이트

OpenAI·앤트로픽이 경고한 중국 공개 모델, 안전장치는 4,400달러면 지워진다

OpenAI와 앤트로픽 임원이 중국 공개 모델의 보안 위험을 경고했다. 앤트로픽 실험에서 GLM-5.3의 안전장치는 간단한 속임수로 64~100% 뚫렸고, 거부 기능을 지우는 데 4,400달러면 충분했다. 반면 Hugging Face는 Claude가 거부한 침입 조사를 중국 공개 모델로 해냈다. 기업이 공개 모델을 고를 때 무엇을 따져야 하는지 정리했다.

뉴스

메타, 816B 공개 모델 Muse Spark Open 가중치 공개

메타가 10월 15일(현지시간) 8,160억 파라미터 공개 모델 Muse Spark Open의 가중치를 Hugging Face에 내놨다. 메타는 미국 공개 모델 중 최고라고 밝혔고, Artificial Analysis 종합 지수는 39점으로 GLM-5.3·Kimi K3 같은 중국 상위 모델보다는 낮다. 맥 스튜디오 2대로도 실행할 수 있다.

뉴스

중국 StepFun, Step 5 Preview 가중치 공개

중국 AI 기업 StepFun이 10월 15일 플래그십 모델 Step 5 Preview의 가중치를 공개했다. Artificial Analysis 종합 지수는 44점으로 GLM-5.3·Kimi K3와 비슷하고, 과제당 비용은 1.03달러로 두 모델의 절반 수준이다. 사내 사용은 무료지만 기기 제조사와 대형 API 사업자는 별도 계약이 필요하다.

인사이트

보고서처럼 정답 없는 일, AI는 어떻게 배우나

코딩은 맞았는지 바로 확인되니 AI에게 가르치기 쉽다. 보고서처럼 정답이 정해져 있지 않은 일은 어떻게 가르칠까. 미국 스타트업 Paper Instruments가 업무용 모델 Ultramarine 1 Flash를 내놓으며 과제마다 채점표를 만들어 가르친 방법을 공개했다. 채점표를 쓰는 요령과 지금 써 볼 수 있는 도구까지 정리했다.