AI 개발 기업 Liquid AI가 2026년 10월 15일에 새로운 의사 결정 모델 “d1-ultra”를 발표했습니다. 기존 모델인 “d1”을 개선한 것으로, 경쟁하는 “Jev 1.14”를 성능 테스트에서 크게 상회한 것 외에도 판단의 정확성 및 신뢰성도 향상되었다고 합니다. d1-ultra: Introducing the World’s Best Decision Model | Blog | Liquid AI
오늘, 𝚍-𝚞𝚕𝚝𝚛𝚊, 당사의 가장 강력한 의사 결정 모델을 출시합니다. > 어려운 의사 결정 문제에 맞게 설계되었습니다. > d1-ultra는 멀티모달 > 44개 언어를 지원 > 인공지능 의사 결정 지수 (65)에서 1위를 차지 > 당사의 112-평가 세트의 8개 범주 중 모든 범주에서 선두를 달성 1/pic.twitter.com/51NrN4CrqB
의사결정 모델은 주어진 정보를 바탕으로 질문에 대한 답변이나 선택지 평가를 수행하는 인공지능 모델입니다. 일반적인 대규모 언어 모델(LLM)이 문장을 생성하여 답변하는 것에 반해, 의사결정 모델은 각 선택지가 올바른 확률을 직접 출력합니다. 문장을 생성하는 처리가 필요하지 않기 때문에, 고속かつ저렴한 비용으로 신속하게 판단을 내릴 수 있다는 특징입니다. 2026년 9월에 의사결정 모델 “Jev”가 등장하여 주목을 받았습니다. ChatGPT 공동 개발자가 LLM과는 다른 방식으로 처리하는 인공지능 모델 “Jev”를 개발, GPT-5.6 테라급의 성능으로 태스크를 저렴하고 초고속으로 실행 가능하게 했습니다 - GIGAZINE
Liquid AI도 Jev에 맞서기 위한 모델로 d1을 공개했으며, 10월에는 이미지 입력에 대한 대응을 발표했습니다. 벤치마크에서 Jev를 능가하는 의사결정 모델 “d1”이 등장 - GIGAZINE
의사결정 모델은 단순한 분류나 판단에 능숙하지만, 실제 업무에서는 복잡한 정보를 읽어내야 합니다. Liquid AI는 복잡한 상황에서도 정확한 판단을 내릴 수 있도록 하기 위해 기존의 d1보다 훨씬 더 대규모의 오픈 웨이트 모델을 기반으로 독자적인 개선을 가한 d1-ultra를 개발했습니다. 특히 지식을 필요로 하는 과제에서 큰 성능 향상이 나타났다고 합니다. d1-ultra는 텍스트와 이미지를 모두 입력받아 질문에 대한 각 답변의 확률을 직접 출력합니다. 기존의 d1과 마찬가지로 질문의 형식은 “예/아니오”, “여러 선택지”, “숫자 평가”의 3가지 종류로 구성되어 있습니다. 예를 들어 회로 기판의 이미지를 읽어넣어 “결함은 무엇입니까?”라고 질문하면 “부품의 누락”, “불필요한 부품”, “스크래치”라는 선택지에 대해 각각의 확률을 반환합니다. 다음 예시에서는 부품의 누락이 0.80, 불필요한 부품이 0.11, 스크래치가 0.10으로 나타났습니다.
Liquid AI는 d1-ultra의 성능을 검증하기 위해, 기존의 d1, Jev 1.14 등의 의사결정 모델을 대상으로 112종류의 평가를 실시했습니다. 아래 그래프는 각 모델의 성능을 비교한 것입니다. d1-ultra의 평균 점수는 76.7로, Jev 1.14의 69.4를 7.3점 상회했습니다. 특히 답변의 옳고 그름을 판단하는 능력에서는 53.3에서 65.5로, 지식과 추론에서는 47.8에서 56.0으로 향상되었습니다. 또한, 다른 경쟁 모델과 비교했을 때 전 8분야에서 최고 점수를 기록했습니다.
더 나아가, 제3자의 AI 평가 기관인 Artificial Analysis가 공개하는 의사결정 모델의 성능 지표 “Artificial Analysis Decision Index”에서도 d1-ultra는 65점을 기록하여, 57점의 Jev 1.14를 8점 상회했습니다.
Liquid AI는 답변의 정확성에 더하여, 판단 결과로 출력하는 확률의 신뢰성도 중시합니다. 예를 들어 AI가 “90%의 확률로 정답”이라고 판단한 답변은 실제로는 약 90%의 비율로 정답이 될 수 있도록 하는 것이 이상적입니다. 그러나 기존의 의사 결정 모델에는 실제 정답률보다 높은 확률을 출력하는 경향이 있었다고 합니다. 아래 그래프는 AI가 출력한 확률과 실제 정답률의 차이를 비교한 것입니다. 차이가 작을수록 확률의 신뢰성이 높다는 것을 의미하며, d1-ultra의 오차는 1.5 포인트이고 Jev 1.14의 2.7 포인트를 하회했습니다.
d1-ultra는 Liquid AI의 API를 통해 이용 가능합니다. 요가는 입력 100만 토큰당 0.042달러(약 6원)이며, 출력 토큰에 대한 요금은 발생하지 않습니다. 이미지 또한 입력 토큰으로 계산되며, 1024×1024 픽셀 크기의 이미지 1장은 1536 토큰으로 취급됩니다. 또한, 여러 질문을 입력한 경우에는 질문마다 이미지 포함 전체 입력을 과금 대상으로 합니다. 다음 링크에서 제공하는 “d1 Playground”에서는 d1-ultra를 사용해 데모를 시도할 수 있습니다. d1 Playground https://d1.liquid.ai/ Liquid AI는 향후 Vercel이나 OpenRouter를 통해 d1-ultra를 제공할 예정입니다. 더불어, 다양한 규모의 의사 결정 모델에 대해 신 기능 추가, 판단 정확도 향상, 응답 시간 단축을 진행하며, 정기적으로 새로운 성과를 공개할 것이라고 밝혔습니다.
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