Liquid AIのd1-ultraがDecision Index首位に、価格とテスト結果
Liquid AIのd1-ultraはDecision Indexで65.2ポイントを獲得。API価格やベンチマーク結果、ポーランド語で行った独自テストを紹介します。
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Liquid AIは10月15日、文章を生成するのではなく、候補から回答を選び、それぞれの選択肢の確率を示す意思決定モデル「d1-ultra」を公開しました。Artificial AnalysisのDecision Indexでは65.2ポイントを獲得し、Jev 1.13（TypeSafe）の57.5ポイントを大きく上回って首位に立っています。Artificial Analysisのランキング、開発元のサイトと料金を確認し、ポーランドから利用できるかも調べました。さらに10月19日には、ポーランド語の問い合わせを使った独自テストを実施しました。
要点（2026年10月19日時点）
- Decision Index（Artificial Analysis）：d1-ultraは65.2ポイント、Jev 1.13は57.5ポイント、Jev 1.14は57.1ポイント。
- Artificial Analysisによると、100万タスクあたり31.8 USD、1タスクあたり93ミリ秒。
- 利用方法はAPIのみ。Liquid、OpenRouter、Vercelから利用できます。ダウンロード可能な重みはありません。
- 入力トークンは100万トークンあたり0.042 USD。出力は無料です。
- 10月19日にOpenRouter経由で実施したテストでは、分類は47件中44件、緊急度は50件中43件、ツール選択は10件中10件正解しました。
d1-ultraとは？
d1-ultraはLiquid AIの最大の意思決定モデルです。テキスト、画像、またはその両方を入力として、はい／いいえ、選択肢からの選択、尺度による評価という3種類の質問に回答します。開発元は、プリント基板の画像から欠陥を検出する例や、顧客が送った写真付きの損害申告を確認する例を紹介しています。コンテキスト長は32,768トークンです。
Liquidによると、このモデルは独自の変更を加えた、より大きなオープンモデルをベースにしています。ただし、ベースモデルの名称やパラメーター数は公開していません。d1-ultra自体はAPI経由でのみ利用できます。同シリーズで重みが公開されているのは、より小型のd1-3Bとd1-omni-600Mのみで、ライセンスはLFM Open Licenseです。シリーズ初期の小型モデルについては、d1シリーズの発表記事で紹介しています。
Decision Indexのスコア
| モデル | Artificial Analysisのスコア | 100万タスクあたりのコスト | 1タスクあたりの時間 |
|---|---|---|---|
| d1-ultra（Liquid AI） | 65.2 | 31.8 USD | 93ミリ秒 |
| Jev 1.13（TypeSafe） | 57.5 | 41.5 USD | 127ミリ秒 |
| Jev 1.14（TypeSafe） | 57.1 | 41.5 USD | 78ミリ秒 |
| GLiDE（Fastino） | 53.9 | 119.0 USD | 217ミリ秒 |
| Microsoft-Decision-1 | 53.8 | 30.7 USD | 207ミリ秒 |
首位の主な理由は、インデックスを構成する4つのテストのうち3つで高い結果を出したことです。d1-ultraは、意思決定モデルの中で以下の項目の最高スコアを記録しています。
- When2Call（回答、ツールの呼び出し、追加質問、拒否のどれを選ぶか）：92.6。従来の首位モデルであるCeleris-1 DecisionとGLiDEの83.7を上回りました。
- WildGuardTest（有害な依頼と回答）：95.4。GLiDEの95.1を上回りました。
- 知識に関する質問で、知らないことを認める能力：84.5。Microsoft-Decision-1の39.8を上回りました。
一方、知識と推論の成績は振るいません。知識に関する質問の正答率は31.6で、d1シリーズの最高値は41.0です。HLE-MultiChoiceでは15.0で、Jev 1.13の20.9を下回りました。通常の言語モデルは、このインデックスでさらに高いスコアを記録しています。Claude Haiku 5.5はMaxモードで68.4ポイントですが、100万タスクあたり約2,073 USDかかります。Liquidはまた、自社で実施した112件すべての評価で、d1-ultraがJev 1.14に勝ったとしています。これは開発元による結果であり、現時点で第三者による再現は確認されていません。
もう一つの意思決定モデルランキングであるJevBenchでは、d1-ultraはCapability Scoreで80.5ポイントを獲得し、APIサービスの中で2位です。1位はkettei-fat（86.3）です。basal-omni-1.0-ultraは同ランキングで82.5ポイントですが、Decision Indexでは測定されていないため、Artificial Analysisの同じ表で両モデルを比較することはできません。
d1-ultraの価格と利用方法
- 料金：入力トークンは100万トークンあたり0.042 USDです。モデルはトークンを生成しないため、出力は無料です。Liquidによると、1024 x 1024ピクセルの画像は1,536トークンとして計算されます。
- 利用先：Liquid API（console.liquid.ai）、OpenRouter（
liquid/d1-ultra）、Vercel AI Gateway。OpenRouterでは、ほかの意思決定モデルと同じ/v1/systemone形式を使います。 - ポーランドからの利用：10月19日に確認したところ、OpenRouter経由ではLiquidのアカウントを別途作成せずに利用できました。この確認はポーランドから行ったもので、ほかの国での利用可否を示すものではありません。利用前に各プロバイダーの情報を確認してください。
ポーランド語で行った独自テスト
テストには、ランキングの発表記事で使ったものと同じデータセットを使用しました。内容は、店舗への問い合わせ50件の分類（担当部門と緊急度）と、ツールを使うかどうかの判断10件です。判定基準は10月13日に設定しました。以下はポーランド語で実施したテストの結果であり、日本語での性能を測定したものではありません。
- 担当部門の分類：47件中44件正解。10月13日時点で最高だった意思決定モデル（Microsoft-Decision-1、Decider、Mercury、Clef）と同じ結果です。Jev 1.13は41件、basal-omni-1.0-miniは42件でした。
- 確信度：確信度0.9以上の回答では、42件中40件正解しました。
- 緊急度：50件中43件正解。しきい値を0.5にすると、急がなくてもよい問い合わせを7件、緊急と判定しました。実際のデータに合わせて、しきい値を高めに設定する必要があります。
- ツール選択：10件中10件正解。
- 処理時間とコスト：ポーランドからネットワーク経由で測定した中央値は351ミリ秒。テスト全体のコストは0.00075 USDで、同じタスクを100万件実行した場合の換算額は約12.5 USDです。
意思決定モデル、2つのランキング、独自テストの結果は、AI意思決定モデルガイドにまとめています。
出典
- Liquid AI：d1-ultra、世界最高の意思決定モデルを発表（2026年10月15日）
- Liquid AI：意思決定モデルのドキュメント
- Artificial Analysis：Decision Index（2026年10月19日確認）
- OpenRouter：liquid/d1-ultraの料金とコンテキスト（2026年10月19日）
- Benchmark Heaven：JevBench、APIサービスのランキング（2026年10月19日）
- 独自テスト：OpenRouter経由で問い合わせ50件とツール選択10件をテスト（2026年10月19日）
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