# Liquid AI выпустила 8-битную версию модели d1‑omni‑600M для Apple Silicon

> Модель за один проход отвечает на несколько вопросов по тексту, изображениям или аудио. Теперь она занимает 0,73 GB и работает на Apple Silicon через MLX.

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

Liquid AI опубликовала на Hugging Face 8-битную версию модели для принятия решений d1‑omni‑600M. Модель под названием d1‑omni‑600M‑MLX‑8bit работает на Apple Silicon с помощью библиотеки MLX‑vlm и занимает всего 0,73 GB — примерно 60 % от исходного размера. Она может за один проход обработать несколько вопросов с указанными именами и типами по тексту, изображению или аудиозаписи и выдать ответы без генерации токенов. В репозитории есть команда для установки через pip и примеры запросов по тексту, изображениям и аудио.

## Факты

- Размер модели: 0,73 GB (8 бит) против 1,17 GB (float16).
- Опубликовано на Hugging Face: 2026‑10‑12.

## Почему это важно

Теперь разработчики могут запускать мультимодальные модели для принятия решений локально на Mac без GPU — это открывает путь к более быстрым периферийным приложениям, например для автоматической сортировки обращений в службу поддержки.

## Источники и ссылки

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

Обновлено: 2026-10-12