RT Alex，我们现在用Apple硅芯片和Core ML运行d1-omni-600M模型⚡。我们将这个模型指向了来自Civil Comments的5000条评论的数据流，使用GPU和ANE进行处理。在M5 Pro上，每秒可以处理224条评论。与人工评分者的符合率为95.4%，和基础PyTorch模型一样准确。🤗 模型：🛠️ SDK：Liquid AI：今天发布了Open d1：这是我们d1决策模型系列中的两个开源多模态模型。> d1-3B：文本+视觉> d1-omni-600M：文本+图像或文本+音频> 实时决策，从@nvidia DGX数据中心到RTX工作站，再到边缘的Jetson，无所不能。
—— huggingface (@huggingface) X帖子｜2026-10-08T06:06:32+00:00
原帖：https://x.com/huggingface/status/2108202577779466646
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RT Alex，我们现在用Apple硅芯片和Core ML运行d1-omni-600M模型⚡。我们将这个模型指向了来自Civil Comments的5000条评论的数据流，使用GPU和ANE进行处理。在M5 Pro上，每秒可以处理224条评
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