# Liquid AI推出适用于Apple Silicon的8位决策模型d1-omni-600M

> 该模型可一次处理文本、图像或音频，并回答多个指定类型的问题；通过MLX在Apple Silicon上运行时仅占用0.73 GB。

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

Liquid AI已在Hugging Face发布其决策模型d1-omni-600M的8位版本。该版本名为d1-omni-600M-MLX-8bit，可通过MLX-vlm库在Apple Silicon上运行，体积仅为0.73 GB，约为原版的60%。它能在一次前向传递中，针对文本、图像或音频输入回答多个指定类型的问题，且不会生成任何token。代码仓库还提供了pip安装命令，以及文本、图像和音频查询的示例代码。

## 事实

- 模型大小：8位版本为0.73 GB，float16版本为1.17 GB。
- 发表于Hugging Face：2026‑10‑12。

## 为什么重要

开发者现在可以在Mac上本地运行多模态决策模型，无需GPU，从而支持更快速的边缘应用，例如自动化客服分流。

## 来源与参考

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

最后更新: 2026-10-12