# d1-ultra 登上決策模型榜首：少幻覺表現伴隨較低準確率

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> 原作者：ArtificialAnlys (@ArtificialAnlys) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥🔥 · 日期：2026-10-17

> 原始來源：https://x.com/ArtificialAnlys/status/2111052531166249039

## 證據與延伸閱讀

- [# d1-ultra 登上決策模型榜首：少幻覺表現伴隨較低準確率](https://x.com/ArtificialAnlys/status/2111052531166249039) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-17 · 支持主張：榜單分數及模型比較；AA-Omniscience-Decision 非幻覺率、準確率；每項任務耗時與價格；API 輸入單價。
- [d1-ultra: Introducing the World’s Best Decision Model | Blog | Liquid AI](https://www.liquid.ai/blog/d1-ultra) — 官方文件 · 最後核對：2026-10-17 · 支持主張：發布日期、模型定位與 Liquid API 輸入單價。
- [Artificial Analysis Decision Index | Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/evaluations/artificial-analysis-decision-index) — 二手分析 · 最後核對：2026-10-17 · 支持主張：Decision Index v1.0 的組成與評測執行方。

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## 中文摘要

# d1-ultra 登上決策模型榜首：少幻覺表現伴隨較低準確率

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![深藍底色的雙欄主視覺，並列 d1-ultra 與 d1 在 AA-Omniscience-Decision 的非幻覺率 85% vs 2% 和準確率 32% vs 41%，並說明非幻覺率指錯答時選擇「我不知道」的比例。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-20261017-main20/x-2111052531166249039/v1/overview.png)
> 同一評測中的兩項不同指標：非幻覺率與準確率；數值僅描述 AA-Omniscience-Decision。
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Liquid AI 於 2026 年 10 月 15 日發布多模態決策模型 d1-ultra。Artificial Analysis 的貼文稱，d1-ultra 以 65 分位居 Decision Index v1.0 首位。Artificial Analysis 說明，這個指數結合四項評測，並由該機構獨立執行。

| Decision Index v1.0 | 分數 |
|---|---:|
| d1-ultra | 65 |
| Jev 1.14 | 57 |
| GLiDE、Microsoft-Decision-1 | 54 |

榜單名次之外，AA-Omniscience-Decision 的兩項數據呈現了不同面向：

| AA-Omniscience-Decision | d1-ultra | d1 |
|---|---:|---:|
| 非幻覺率：答錯題中選擇「我不知道」的比例 | 85% | 2% |
| 準確率 | 32% | 41% |

這組結果顯示，在這項評測中，d1-ultra 較常在答錯時選擇不回答，但整體答對率低於 d1。兩項指標回答不同問題；85% 不是整體答對率。

![比較圖以 d1-ultra 和 d1 為兩欄，分別列出非幻覺率 85% 與 2%、準確率 32% 與 41%，並標示非幻覺率是答錯時選擇不答的比例及「示意圖」。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-20261017-main20/x-2111052531166249039/v1/inline-benchmark-tradeoff.png)

> 在 AA-Omniscience-Decision 中，兩項指標回答不同問題；非幻覺率是錯答題中選擇「我不知道」的比例。

貼文也報告 d1-ultra 每項任務耗時 92 毫秒，在當時量測的決策模型中排名第三；Jev 1.14 為 78 毫秒，Celeris-1 Decision 為 63 毫秒。每百萬任務成本是 32 美元，與 Celeris-1 Decision 相同，略高於 Microsoft-Decision-1 的 31 美元，也高於 d1 與 Mercury Decide 的 15 美元；GPT-6 Luna (Decisions) 則為 79 美元。

API 輸入價格是另一種計價單位：Liquid AI 列出的 d1-ultra 價格為每百萬輸入 token 0.042 美元，d1 為 0.02 美元；兩者都只按輸入 token 計費。每百萬任務的評測價格與 API token 單價不能直接對照。

因此，65 分的榜首結果要和評測範圍一起看：指數合併四項評測，而非幻覺率與準確率的對照來自其中的 AA-Omniscience-Decision。這些數字描述特定版本指數與該項測試，不是跨任務的通用能力結論。

![Artificial Analysis Decision Index v1.0：d1-ultra 以 65 分位居圖表首位。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected-20261017-main20/x-2111052531166249039/v1/media-0-r2Url.jpg)

> Artificial Analysis Decision Index v1.0：d1-ultra 以 65 分位居圖表首位。

## 標籤

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