# Liquid AI、Apple Silicon向け8ビット版「d1-omni-600M」を公開

> テキスト、画像、音声について複数の型付き質問に一度の処理で回答できるモデルが、MLX経由でApple Silicon上の0.73 GBで動作します。

Oossa · 2026-10-12 · https://oossa.com/ja/liquid-ai-releases-8-bit-apple-silicon-version-of-d1-omni-600m-decision-model

Liquid AIは、意思決定モデル「d1-omni-600M」の8ビット版をHugging Faceで公開しました。「d1-omni-600M-MLX-8bit」と名付けられたこのモデルは、MLX-vlmライブラリを使ってApple Silicon上で動作し、容量はわずか0.73 GBで、元のモデルの約60％です。テキスト、画像、音声の入力に対して、名前と型が指定された複数の質問に1回のフォワードパスで回答し、生成トークンは出力しません。リポジトリには、pipのインストールコマンドと、テキスト、画像、音声で質問するサンプルコードが含まれています。

## 事実

- モデルサイズ：0.73 GB（8ビット）、1.17 GB（float16）。
- Hugging Faceでの公開日：2026-10-12。

## なぜ重要か

開発者はGPUなしでMac上にマルチモーダル意思決定モデルをローカル実行できるようになり、問い合わせの自動振り分けなど、エッジで動くアプリケーションの高速化につながります。

## 出典と参考資料

1. [New model on Hugging Face: LiquidAI/d1-omni-600M-MLX-8bit (image-text-to-text)](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M-MLX-8bit) – Liquid AI, 2026-10-12
2. [New model on Hugging Face: LiquidAI/d1-omni-600M-MLX-fp16 (image-text-to-text)](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M-MLX-fp16) – Liquid AI, 2026-10-12

最終更新: 2026-10-12