# Liquid AI lança versão de 8 bits do modelo d1-omni-600M para Apple Silicon

> O modelo responde a várias perguntas específicas sobre texto, imagens ou áudio em uma única passagem e agora ocupa 0,73 GB no Apple Silicon com o MLX.

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

A Liquid AI publicou no Hugging Face uma versão de 8 bits do modelo de decisão d1-omni-600M. Chamada d1-omni-600M-MLX-8bit, ela roda em Apple Silicon usando a biblioteca MLX-vlm e ocupa apenas 0,73 GB, cerca de 60% do tamanho original. O modelo pode responder, em uma única passagem, a várias perguntas identificadas e tipadas sobre uma entrada de texto, imagem ou áudio, sem gerar tokens. O repositório inclui um comando de instalação via pip e exemplos de código para consultas sobre texto, imagens e áudio.

## Os fatos

- Tamanho do modelo: 0,73 GB (8 bits), ante 1,17 GB (float16).
- Publicado no Hugging Face em 2026-10-12.

## Por que importa

Agora, desenvolvedores podem executar modelos multimodais de decisão localmente em Macs sem precisar de uma GPU, viabilizando aplicações de borda mais rápidas, como a triagem automatizada de solicitações de suporte.

## Fontes e referências

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

Última atualização: 2026-10-12