글 안 쓰고 판단만 하는 d1, 이제 내려받아 내 컴퓨터에서 돌려요… 상업 사용엔 '연 매출 1,000만 달러' 조건
Liquid AI가 판단 전용 모델 d1의 공개 가중치 두 가지(d1-3B, d1-omni-600M)를 Hugging Face에 올렸어요. API로만 쓰던 모델을 직접 돌릴 수 있게 됐지만, 라이선스에 매출 조건이 붙어 있어요.
- 공개된 모델은 두 가지예요. d1-3B(약 31억 파라미터)는 글과 이미지를, d1-omni-600M(약 5억 8,700만)은 '글+이미지' 또는 '글+음성'을 읽고 예/아니오·보기 고르기·점수를 확률과 함께 돌려줘요. 답변 글은 만들지 않아요.
- Liquid AI가 직접 잰 값으로 d1-3B는 판단 모델 시험 Decision Index 0.2.1에서 48.57점, 질문 하나에 RTX 4090에서 8ms, 애플 M5 Pro에서 30ms예요. d1-omni-600M은 15.95점이고 '첫 실험용'이라고 밝혔어요.
- 공식 글은 '제한 없이'라고 썼지만 라이선스(LFM Open License v1.0)를 보면 상업 사용은 연 매출 1,000만 달러 미만일 때만 허용돼요. 필요한 메모리 크기는 원문에 나와 있지 않아요.
문의·댓글을 '결제/배송/기타'로 나누거나 스팸 여부를 가리는 단계를 외부 API 대신 자기 GPU에서 돌리고 싶을 때 d1-3B를 시험해 볼 만해요. 고객 글을 밖으로 보내지 않아도 되는 점이 달라요. 한국어는 지원 언어 목록에 있지만 한국어 정확도 숫자는 없으니 자기 데이터로 먼저 재 보세요.
모델을 직접 돌리지 않는다면 할 일이 거의 없어요. 궁금하면 설치 없이 열리는 공식 데모(Hugging Face의 Open d1 Arcade)에서 카메라 화면을 보고 바로 판정하는 모습만 구경해 보세요.
1) pip install "transformers>=5.14" torch torchvision pillow
2) AutoModel.from_pretrained("LiquidAI/d1-3B", trust_remote_code=True)로 불러오기
3) 내 댓글 20개에 '질문인가요?(예/아니오)'와 '어느 묶음인가요?(보기 3개)'를 한 번에 물어보기
4) 돌아온 확률이 낮은 것만 사람이 다시 보기
· 라이선스: LFM Open License v1.0 (연 매출 1,000만 달러 미만이면 상업 사용 가능) · 모델값 무료, GPU는 내 것
댓글이나 DM을 '질문·칭찬·스팸'으로 자동 분류하는 도구를 직접 만드는 분이라면, API 요금 없이 내 컴퓨터에서 돌리는 방법으로 d1-3B를 한번 시험해 볼 수 있을 것 같아요. 코드를 쓰지 않는다면 Vercel 같은 곳의 API로 쓰는 쪽이 여전히 쉬워 보여요.
지난 10월 2일, 글은 쓰지 않고 판단만 하는 모델 d1이 Vercel에서 API로 열렸다는 소식을 전했어요(앞선 기사). 이번에는 그 d1 가족의 모델 두 가지가 공개 가중치(내려받아 내 컴퓨터에서 직접 돌릴 수 있는 모델 파일)로 나왔어요. Liquid AI가 10월 7일(현지 시간) 공식 블로그와 Hugging Face에 올렸어요.
무엇이 나왔나 — 두 모델은 크기와 받는 입력이 달라요.
- d1-3B: 파라미터(모델 크기를 나타내는 숫자) 약 31억 개. 글과 이미지를 함께 읽어요. 한 번에 읽는 길이는 32,768토큰이고, 지원 언어 16개에 한국어가 들어 있어요.
- d1-omni-600M: 약 5억 8,700만 개. 글+이미지 또는 글+음성을 읽어요. 이미지와 음성을 한 요청에 같이 넣을 수는 없어요. 음성은 30초까지이고 영어 대화로 학습했다고 적혀 있어요. 지원 언어 15개에 한국어는 없어요.
둘 다 쓰는 법은 같아요. 읽을 내용과 질문 여러 개를 한꺼번에 주면 '예/아니오 확률', '보기 중 하나', '2~10단계 점수'를 돌려줘요. 모델 카드는 이렇게 못 박아요. "It is not a chat model and does not write text."(채팅 모델이 아니며 글을 쓰지 않는다)
성적 (만든 곳이 직접 잰 값) — d1-3B는 판단 모델용 공개 시험 Decision Index 0.2.1에서 48.57점이에요. Liquid AI는 100억 파라미터 미만 모델 가운데 가장 높고, 12배 큰 Decider 35B-A3B(47.11점)와 비슷하다고 설명해요. 다만 공식 순위표에 제출한 점수가 아니라 공식 채점기로 직접 매긴 점수이고, 표에는 더 큰 Winnow-12B(50.02점)가 위에 있어요. d1-omni-600M은 15.95점으로 훨씬 낮고, 회사도 '첫 실험용 체크포인트'라고 불러요. 공식 그래프에서는 Liquid AI가 API로 제공하는 d1이 공개 모델 둘보다 높은 선에 그려져 있어요.
속도 — 답변 글을 만들지 않아서 입력부터 답까지 걸린 시간으로 재요. d1-3B는 질문 하나에 NVIDIA RTX 4090에서 8ms(1ms = 1,000분의 1초), 애플 M5 Pro에서 30ms, 작은 기기용 보드 Jetson Orin Nano에서 50ms예요. d1-omni-600M의 속도는 아직 공개하지 않았어요.
라이선스는 꼭 읽어 보세요 — 공식 글은 "Download, fine-tune, and deploy without restrictions"(제한 없이 내려받고, 추가 학습하고, 배포)라고 소개해요. 그런데 모델에 붙은 LFM Open License v1.0에는 조건이 있어요. 상업 사용 권리는 연 매출 1,000만 달러 미만인 개인·회사에만 주어지고, 그 이상인 회사의 상업 사용은 이 라이선스에 포함되지 않아요. 1인 작업자나 작은 팀이라면 걸리지 않는 조건이에요.
받는 곳과 준비물 — Hugging Face의 LiquidAI/d1-3B, LiquidAI/d1-omni-600M에서 받아요. 파이썬 라이브러리 transformers 5.14 이상(omni는 5.15 이상)이 필요하고, 공식 글은 llama.cpp(내 컴퓨터에서 모델을 돌리는 프로그램)도 첫날부터 지원한다고 밝혔어요. 필요한 그래픽 메모리 크기는 원문에 나와 있지 않아요.
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