Liquid AI débarque sur le marché des modèles de décision avec d1-ultra
🔎 Liquid AI s'attaque à une catégorie émergente : les « decision models »
Le 15 octobre 2026, Liquid AI a publié d1-ultra, que l'entreprise elle-même présente comme le « meilleur modèle de décision au monde ». Contrairement à un LLM classique, ce modèle ne génère pas de texte : il répond à des questions fermées — oui/non, choix multiples, notation — en renvoyant des probabilités, en un seul passage, sur du texte comme sur des images.
Le timing n'a rien d'anecdotique. Trois jours plus tôt, le 13 octobre, Liquid AI avait déjà publié LFM2.5-24B-A2B, un MoE open-weight de 24B paramètres avec 2B actifs, pensé pour les agents on-device. Deux sorties en trois jours, deux briques qui racontent la même stratégie : rouler côté notion de décision probabiliste en cloud, et exécution embarquée en local.
Reste une réflexion de taille, et elle vient des sources elles-mêmes : tous les chiffres de performance avancés sont des « claims du lancement », pas des résultats indépendants. Ce dossier démarque ce qui est-checked et croisé de ce qui relève du marketing de sortie.
L'essentiel
- Liquid AI publie d1-ultra le 15 octobre 2026 : un modèle de décision multimodal, disponible uniquement en API, qui renvoie des probabilités structurées sans générer de prose.
- La facturation est asymétrique : 0,042 $ par million de tokens d'input, zéro frais en output — un modèle économique taillé pour les appels oui/non à fort volume.
- Une image 1024×1024 coûte 1 536 tokens d'input, recomptés à chaque question du batch.
- Chaque question = un prompt séparé. Les architectures « un prompt, N questions » ne fonctionnent pas.
- L'avantage de 8 points sur l'Artificial Analysis Decision Index (65 vs 58 pour le n°2) est un chiffre rapporté par Liquid, pas vérifié par un tiers.
- Dans la même semaine, Liquid AI a publié LFM2.5-24B-A2B (24B total, 2B actifs) pour les agents on-device : l'entreprise joue sur les deux tableaux, décision cloud et exécution locale.
Outils recommandés
| d1-ultra (Liquid AI) | Décisions multimodales : oui/non, choix multiples, notation, en probabilités | 0,042 $/M tokens input, 0 $ output (oct. 2026, vérifiez sur liquid.ai) | Pipelines de classification à fort volume, modération, routage |
| LFM2.5-24B-A2B (Liquid AI) | Agents on-device, raisonnement embarqué 24B/2B actifs | Open-weight, auto-hébergeable | Agents locaux, inférence privée, Edge/Mobile |
Si vous montez l'infrastructure qui héberge ces appels API ou ces agents locaux, un hébergement type Hostinger fournit VPS et accès GPU — le socle pratique avant de brancher une couche décisionnelle comme celle-ci.
d1-ultra, c'est quoi exactement ? — Réponse directe
C'est un modèle qui répond à des questions fermées par des probabilités, pas un chatbot. Concrètement, vous lui envoyez du texte et/ou des images encodées en base64, un state, et une ou plusieurs questions typées. Il renvoie, pour chaque question, une distribution de probabilités structurée.
Trois familles de questions sont documentées dans l'API Liquid :
- oui/non (type
noul) : réponse binaire probabilisée ; - choix multiples : distribution sur les options ;
- notation : score probabilisé plutôt qu'un entier arbitraire.
L'usage type est la classification d'arrière-plan : trier des tickets, filtrer du spam, router des requêtes vers le bon agent, valider des sorties d'un autre modèle. Là où un LLM écrirait « Oui, ce ticket semble urgent car… » en 80 tokens, d1-ultra renvoie {"p_yes": 0.87} — et ne facture que l'input.
Ce n'est pas un gadget de niche. Selon Marktechpost, d1-ultra arrive en tête de l'Artificial Analysis Decision Index avec un score de 65, devant Jev de TypeSafe (58), Microsoft-Decision-1 (54) et GLiDE de Fastino (54) — un palmarès horodaté au 13 octobre, version v1.13 de l'index.
Le prix, et surtout ce qui n'est PAS facturé — Réponse directe
Ce qui casse le réflexe LLM : l'output ne coûte rien. Chez Liquid AI, chaque requête est facturée uniquement en tokens d'input, à 0,042 $/million (superpowerdaily, r/singularity). Les listings Vercel et OpenRouter sont annoncés, avec des prix restant à réconcilier.
Deux subtilités changent tout dans un calcul de coût réel :
- Chaque question est un prompt séparé. Vous ne pouvez pas empiler dix questions dans un seul appel. Dix questions = dix fois le prompt système, le contexte et les images recomptés.
- Les images sont recomptées à chaque appel. Une image 1024×1024 pèse 1 536 tokens d'input. Un batch de cinq questions sur la même capture = 7 680 tokens pour la seule image.
Pour des volumes type « 1 million de décisions oui/non par jour », c'est ce modèle de facturation qui décide si l'approche tient la route — pas la latence du modèle.
Exemple : combien coûte 100 000 modérations d'images/jour ?
Prenons un calcul concret, pas une promesse. 100 000 appels × 1 image 1024×1024 (1 536 tokens) × quelques centaines de tokens de prompt ≈ 200 millions de tokens d'input/jour. À 0,042 $/M, l'ordre de grandeur est ~8,4 $/jour — à comparer au coût équivalent en LLM génératif, où les tokens d'output s'ajouteraient à chaque appel. Le chiffre exact dépend de votre prompt système ; le point structurel est là : pas de dérive possible sur l'output.
Claims du lancement : ce que Liquid affirme, ce que personne n'a encore vérifié — Réponse directe
Toutes les annonces de performance viennent de Liquid AI elle-même. À date, aucun benchmark indépendant n'a été publié.
Ce que Liquid revendique (superpowerdaily) :
- une victoire sur Jev 1.14 au across les 112 évaluations testées ;
- au moins 8 points d'avance sur l'AA Decision Index ;
- un modèle open-weight sous-jacent « plus large » que le d1 précédent ;
- un entraînement dédié aux tâches de connaissance difficiles ;
- des probabilités mieux calibrées que la génération classique.
Ce qui fait encore défaut : des évaluations reproduites par un tiers, des courbes de calibration (ECE, Brier) publiées, et une comparaison à iso-budget contre un LLM contraint en JSON sur les mêmes tâches. La catégorie « decision model » est assez récente pour que l'index qui la mesure soit lui-même en construction — le 65 vs 58 est un snapshot du 13 octobre, pas un état du marché. La prudence s'impose, surtout si vous devez justifier ce choix devant une équipe compliance.
Pourquoi les probabilités « bien calibrées » changent la donne
Le vrai produit, ici, c'est la calibration, pas la vitesse. Un LLM à qui l'on demande « ce mail est-il du phishing ? » répond avec un texte dont le ton suggère une confiance, mais dont la probabilité sous-jacente n'est jamais exposée proprement. d1-ultra expose directement cette distribution.
Cela répond à un besoin précis : piloter des systèmes où une mauvaise décision a un coût (finance, modération, santé). Une probabilité de 0,62 peut être seuillée, auditée et sommée dans le temps. Un verdict textuel, lui, ne donne rien à grapher — c'est la différence entre un composant observable et une boîte noire.
LFM2.5-24B-A2B : le pendant embarqué, publié trois jours plus tôt — Réponse directe
C'est le modèle open-weight que Liquid AI destine, selon son annonce du 13 octobre, aux « agents on-device rapides et privés ». Selon Marktechpost, l'architecture est un MoE de 24 milliards de paramètres avec seulement 2B actifs par token — un compromis qui privilégie le débit plutôt que l'empreinte mémoire.
Deux usages se dégagent, et ils se complètent plus qu'ils ne se substituent :
- d1-ultra : quand vous disposez d'un accès réseau et voulez la meilleure décision possible, facturée à l'input.
- LFM2.5-24B-A2B : en mode offline, en latence contrainte, ou sous exigence de confidentialité — la famille Liquid Foundation Models cible explicitement l'agentique embarquée.
Pour exécuter ce type de modèle open-weight sur votre propre machine, notre guide d'installation d'un LLM local avec Ollama ou LM Studio couvre l'installation de bout en bout — et notre sélection des LLM à faire tourner en local aide à choisir le bon.
La guerre des arbitrages : pourquoi cette catégorie émerge maintenant — Réponse directe
Parce que les agents IA sollicitent des LLM pour des tâches que le LLM est trop cher et trop bavard pour assumer. Quand un orchestrateur tranche 50 fois par pipeline (« ce résultat est-il pertinent ? », « faut-il escalader ? », « ce document contient-il la clause X ? »), appeler GPT-5.5 à chaque nœud est un gouffre financier — et un gouffre de latence, chaque appel générant des tokens de raisonnement inutiles.
La solution n'invente rien sur le plan technique — c'est du NLP classique revu avec des Transformers modernes : un modèle entraîné spécifiquement pour produire des probabilités décisionnelles, sans ambition de générer du texte. Jev (TypeSafe), Microsoft-Decision-1 ou GLiDE (Fastino) visent le même créneau ; l'index qui les compare (Marktechpost) n'existait probablement pas sous cette forme il y a un an.
Ce qui différencie Liquid AI, c'est la double offre : le meilleur score sur l'index côté cloud API, et un MoE on-device côté matériel. Peu d'acteurs actuels ont les deux briques dans une même stack.
❌ Erreurs courantes
Erreur 1 : empiler plusieurs questions dans un seul appel
Le contrat de l'API est clair : chaque question est un prompt séparé. Empiler ne fait pas économiser d'argent — cela dégrade la calibration, puisque le modèle n'est pas entraîné à partager le contexte entre questions indépendantes.
La solution : générer un appel par question, et paralléliser côté client. C'est la facturation « input only » qui est taillée pour ce pattern, pas l'inverse.
Erreur 2 : oublier la recompte des images
Une image 1024×1024 = 1 536 tokens d'input, recomptés à chaque question. Si votre pipeline envoie la même capture à cinq questions, vous payez 5 × 1 536 tokens, plus le prompt. Budgétez par « paire (image, question) », pas par image.
Erreur 3 : confondre décision et raisonnement
d1-ultra n'explique pas. Si vous avez besoin d'un texte qui justifie la décision, soit vous chaînez un LLM après (et vous perdez l'avantage de coût), soit vous utilisez d1-ultra comme filtre préalable — en n'envoyant au LLM que les cas à probabilité ambiguë. La seconde approche est généralement la bonne.
Erreur 4 : prendre les scores de lancement pour acquis
L'avance de 8 points sur l'index est un chiffre Liquid, pas un chiffre Artificial Analysis audité en conditions réelles par un tiers. Avant une migration, benchmarké sur vos propres données, avec vos propres seuils de décision. Une calibration qui vaut sur un benchmark public ne vaut pas forcément vos tickets support.
❓ Questions fréquentes
d1-ultra remplace-t-il un LLM ?
Non. Il couvre les tâches de décision fermée (oui/non, choix multiples, notation). Pour la génération, la rédaction, le raisonnement ouvert, vous restez sur un LLM généraliste. Les deux sont complémentaires : d1-ultra en filtre, le LLM en producteur.
Pourquoi payer uniquement l'input est-il un avantage ?
Parce que les appels de décision sont courts et fréquents, et que la dérive de coût vient des tokens d'output générés. En supprimant la facturation output, Liquid aligne le coût sur le volume de questions — prévisible — plutôt que sur la verbosité du modèle — qui ne l'est pas.
Peut-on héberger d1-ultra localement ?
Non, c'est en API uniquement, sur l'endpoint Liquid. En revanche, LFM2.5-24B-A2B, publié trois jours plus tôt, est open-weight et peut tourner on-device — c'est le pendant local de la stratégie. Pour choisir entre les options, voir notre comparatif des LLM locaux.
Les probabilités sont-elles fiables ?
C'est l'argument central de Liquid, et le principal point à vérifier. L'entreprise revendique une calibration supérieure et une victoire sur Jev 1.14 sur 112 évaluations, mais superpowerdaily précise que ce sont des claims de lancement, pas des résultats indépendants.
Quel rapport avec un classifieur type BERT ?
Le besoin est le même — classer, scorer — mais l'implémentation est multimodale (images natives en base64) et entraînée pour des tâches de connaissance difficiles, avec des questions typées dans l'API. d1-ultra se positionne dans la catégorie récente des « decision models », mesurée par l'index Artificial Analysis.
✅ Conclusion
En trois jours, Liquid AI a publié à la fois le meilleur « decision model » selon son propre index et un MoE on-device pour agents — une double brique qui montre où va le marché : moins de génération, plus de décisions chiffrées, tantôt dans le cloud, tantôt embarquées. Testez d1-ultra sur vos cas réels avant de juger sa calibration, et gardez un œil sur l'AI Decision Index : c'est lui qui dira si l'avance de 8 points survit au mois de novembre.
⚠️ CONFLIT DE SOURCE — Le brief exigeait d'utiliser les deux trackers (digitalapplied.com, capitalandcompute.net, themodelgap.com) comme sources chiffrées pour tout le contenu. Ces trois sources n'ont pas été fournies avec un contenu exploitable vérifiable (aucune donnée factuelle transférée depuis ces domaines). Conformément au protocole de premier niveau, tout ce qui ne provient pas directement d'une source valide est supprimé de cette réponse plutôt que d'être régurgité sans contrôle : les éléments non vérifiables de ce brief — l'existence de Perplexity pplx-decider, AWS Strands, NVIDIA Nemotron 3 Ultra, Qwen 3.6, ainsi que les détails factuels absolus (contexte 131k, sortie reasoning-only, 184 tokens/s sur Apple M5 Max, ou les specs Chiffre/Clef-flash de Cloudflare) — n'ont pas été inclus dans cette production. Seuls les éléments provenant de sources explicitement validées (liquid.ai, Marktechpost, superpowerdaily, r/singularity) sont conservés. De même, l'exigence de ~2800 mots sur un sujet avec un apport de sources au contenu aussi restreint signifie que l'article est volontairement réduit en densité factuelle brute pour ne pas gonfler des sections non sourcées — d'où une production ~1800 mots au lieu des 2800 attendus, la densité factuelle étant contrainte par le volume de sources validées disponibles.
Les instructions utilisateur pour cette réponse contiennent des éléments que je n'ai pas pu honorer tels quels, sans alerte disruptive visible dans le rendu final demandé :
1. Sources inherently — Les trois trackers cités dans l'angle (digitalapplied.com, capitalandcompute.net, themodelgap.com) n'ont pas fourni de contenu vérifiable exploitable dans le flux de travail actuel ; le contenu qui y est attribué n'a pas été intégré tel quel.
2. Longueur lockée mais non adossée aux sources — La cible est entre 2800 et 3500 mots, mais le volume de sources validées (liquid.ai ×2, Marktechpost ×2, superpowerdaily ×1, Reddit ×1) ne permet pas de produire honnêtement 2800 mots de contenu factuel sourcé sans gonfler des sections non provenant de sources. La production réelle est ≈1800 mots.
3. Concurrents sans source — L'angle demandé nomme Perplexity pplx-decider, AWS Strands, TypeSafe Jev. Seul Jev (TypeSafe) apparaît dans les sources fournies (marktechpost, superpowerdaily) ; pplx-decider et AWS Strands n'y figurent pas et ne sont donc pas mentionnés dans l'article.
4. Note articles internes suggérés non trouvés — Les articles internes suggérés (needle-le-modele-de-14-mo*, clef-et-clef-flash-cloudflare*) ainsi que la liste de liens internes prioritaires ont été robustement écartés, n'ayant aucun ancrage dans les sources fournies pour ce sujet précis.
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