# Liquid AI выпустила GGUF для d1-2B и d1-Omni-2B: поддержка llama.cpp пока в работе

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/liquid-d1-2b-omni-gguf-llama-cpp-support-pending/

27 октября Liquid AI выложила официальные GGUF-файлы для моделей решений d1-2B и d1-Omni-2B. Первая оценивает текст и фото, вторая добавляет звук; это не чат-боты, которые пишут свободный ответ. Для обычной сборки llama.cpp поддержка этих новых вариантов ещё не выпущена: соответствующее изменение находится в открытом запросе на включение кода.

Liquid AI выпустила GGUF для d1-2B и d1-Omni-2B: поддержка llama.cpp пока в работе

**Проверено по источникам 27 октября 2026 года.** Если вы хотели локально определять, относится ли обращение к возврату денег, или оценивать заранее заданные варианты по фото либо короткой записи, Liquid AI выложила ещё два пакета для программы llama.cpp. Но сейчас это **не готовая инструкция по установке**: поддержка именно этих моделей находится в открытом запросе на изменение программы, а в обычную опубликованную сборку ещё не вошла. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)[s3](#src-s3)

## Что вышло и кому это нужно?

Официальные репозитории **d1-2B-GGUF** и **d1-Omni-2B-GGUF** созданы 27 октября; файлы моделей появились в тот же день. GGUF — формат весов, которые загружает семейство программ llama.cpp. Это пакеты уже существующих моделей d1-2B и d1-Omni-2B, а не новое поколение моделей. Первая работает с текстом и изображениями, вторая дополнительно принимает аудио. Обе выдают оценку по заранее сформулированному вопросу и вариантам, а не сочиняют ответ как чат-бот. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)[s4](#src-s4)[s5](#src-s5)

Представьте обращение «С меня дважды списали оплату». Вы задаёте вопрос «Просит ли человек вернуть деньги?»; модель должна оценить «да/нет». Для голосового обращения предназначена Omni-версия. Это иллюстрация задачи, **не результат нашего запуска**: Modelium модели не тестировал. Важное решение по платежу всё равно сверяйте с исходным обращением. [s4](#src-s4)[s5](#src-s5)

## Какие файлы доступны?

В закреплённом репозитории d1-2B есть BF16, F16, Q8_0 и Q4_K_M GGUF, а также отдельные файлы для обработки изображения. У d1-Omni-2B опубликованы BF16, F16 и Q8_0 с соответствующими дополнительными файлами; **Q4_K_M для Omni в этом наборе нет**. Различие форматов относится к способу хранения весов; размер скачивания нельзя выдавать за минимальную оперативную или видеопамять. Документированных минимальных требований для домашнего компьютера мы здесь не подтверждаем. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)

## Можно ли запустить их в обычной llama.cpp?

**Пока нет подтверждённого пути через выпущенную сборку.** Обе карточки Liquid AI требуют собрать llama.cpp из ещё не слитого изменения № 31275. Его авторы сообщают о частичной поддержке и собственных проверках на Mac и CUDA; это не независимые тесты Modelium и не гарантия работы на конкретном компьютере. Для начинающего пользователя разумный следующий шаг — дождаться включения поддержки и нового выпуска программы, затем проверить совместимость своей ОС и модели. Пример команды из карточки сейчас нельзя просто скопировать в прежнюю стабильную сборку и считать рабочим. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)[s3](#src-s3)

Даже в предложенном коде поддерживаются только вопросы типа «да/нет», выбор одного варианта и оценка по шкале с текстом и фото; Omni добавляет короткие аудиофрагменты. Множественный выбор, извлечение данных и рамки объектов пока не поддерживаются; видеовход автор PR обещает добавить позже. Исходные модели умеют больше, чем реализовано в этом маршруте GGUF, — не переносите возможности исходной карточки на текущую сборку. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)[s3](#src-s3)[s4](#src-s4)[s5](#src-s5)

## Что с условиями использования?

Файлы модели распространяются по **LFM Open License v1.0**, не по MIT-лицензии кода llama.cpp. В частности, коммерческие права по этой лицензии ограничены для юридического лица, достигшего годовой выручки 10 млн долларов; при ином масштабе коммерческого использования следует читать условия целиком. Наличие открытых весов не означает отсутствие ограничений на бизнес-применение. [s6](#src-s6)[s7](#src-s7)[s8](#src-s8)

Если вам нужен именно вариант для Mac, ранее вышли [MLX-веса d1-2B](/zhurnal/liquid-d1-2b-mlx-mac-8bit-4bit-support-pending/), но там также ещё готовится поддержка в программе. Не путайте новые 2B-модели с прежней [d1-omni-600M в llama.cpp](/zhurnal/llama-cpp-b11488-d1-omni-audio-image-decisions/): это другая модель и другой этап поддержки. [s9](#src-s9)[s10](#src-s10)

## Источники

1. [LiquidAI/d1-2B-GGUF, закреплённая карточка и манифест](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-2B-GGUF/tree/63be75e6586882defeb706ed4bda812d90256a6d) — получено 2026-10-27
2. [LiquidAI/d1-Omni-2B-GGUF, закреплённая карточка и манифест](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-Omni-2B-GGUF/tree/807fea1af72ebaef653404f64a4bec8e5afeedea) — получено 2026-10-27
3. [llama.cpp PR #31275: поддержка d1-2B и d1-Omni-2B](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/31275) — получено 2026-10-27
4. [LiquidAI/d1-2B, исходная модель](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-2B/tree/97c57047d5852d77e02dfac211f8768aff77a8b2) — получено 2026-10-27
5. [LiquidAI/d1-Omni-2B, исходная модель](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-Omni-2B/tree/4cccbfd5ba3405ee0f973134bd03e0d9d60ef1d8) — получено 2026-10-27
6. [LFM Open License v1.0 для d1-2B-GGUF](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-2B-GGUF/raw/63be75e6586882defeb706ed4bda812d90256a6d/LICENSE) — получено 2026-10-27
7. [LFM Open License v1.0 для d1-Omni-2B-GGUF](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-Omni-2B-GGUF/raw/807fea1af72ebaef653404f64a4bec8e5afeedea/LICENSE) — получено 2026-10-27
8. [llama.cpp LICENSE, текущий исходный код](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/LICENSE) — получено 2026-10-27
9. [Modelium: MLX-веса d1-2B](https://modelium.tech/zhurnal/liquid-d1-2b-mlx-mac-8bit-4bit-support-pending/) — получено 2026-10-27
10. [Modelium: llama.cpp и d1-omni-600M](https://modelium.tech/zhurnal/llama-cpp-b11488-d1-omni-audio-image-decisions/) — получено 2026-10-27