# llama.cpp b11488 научился работать с d1-omni-600M: решения по фото и короткой речи локально

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/llama-cpp-b11488-d1-omni-audio-image-decisions/

8 октября в предварительной сборке llama.cpp b11488 появилась поддержка уже выпущенной Liquid AI d1-omni-600M. Она может оценивать заданные варианты по тексту с фотографией или короткой записью речи на своём компьютере, но не пишет свободный ответ. Официальные GGUF-файлы доступны; путь пока технический, а запуск редакция не воспроизводила.

llama.cpp b11488 научился работать с d1-omni-600M: решения по фото и короткой речи локально

**Проверено по источникам 8 октября 2026 года. Версия: b11488, предварительная сборка.** Если вы хотите на своём компьютере отнести фото или короткое голосовое сообщение к заранее заданной категории, у модели Liquid AI d1-omni-600M появился ещё один способ запуска. Это обновление программы llama.cpp, **не новая модель**: её веса Liquid AI представила 7 октября. Ничего обновлять не нужно, если вы не используете эту модель или её технический интерфейс. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)

## Что изменилось для локального запуска?

Разработчики добавили в llama.cpp поддержку d1-omni-600M: преобразование весов, обработку изображения и аудиофрагмента и выдачу оценки по заданным вариантам через локальный сервер. Ранее опубликованная модель не становилась от этого обычным чат-ботом: она не сочиняет текст, а выбирает между вариантами вроде «оплата», «доставка» и «техническая проблема» или оценивает ответ «да/нет». Сборка b11488 помечена разработчиками как **предварительная**, не стабильный релиз. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)[s3](#src-s3)

Например, для записи обращения можно задать вопрос «к какой теме оно относится?» и варианты «оплата», «доставка», «другое». Программа вернёт оценку предложенных вариантов; конкретный ответ без запуска мы не предсказываем. Даже высокий балл стоит сверить с записью вручную — особенно если речь на русском: авторы модели предупреждают, что речевая часть обучалась на англоязычных обращениях. [s4](#src-s4)

## Что доступно сейчас и как попробовать?

Liquid AI уже выложила официальные файлы модели в формате **GGUF** (файлы весов для программ семейства llama.cpp): BF16, F16 и Q8_0, а также отдельные файлы, которые помогают обработать фото и звук. Карточка модели предлагает опытным пользователям запуск `llama-server -hf LiquidAI/d1-omni-600M-GGUF:Q8_0 -b 4096 -ub 4096` на сборке с новой поддержкой. Загрузка файлов требует интернета; после запуска сервер принимает вопросы по локальному адресу `http://127.0.0.1:8080/v1/systemone`. Это инструкция **по документации**, а не проверенный Modelium запуск и не простой домашний установщик. [s1](#src-s1)[s3](#src-s3)[s5](#src-s5)

Задавать варианты и отправлять фото или запись приходится через API — технический адрес программы, к которому обращается другая программа. В карточке есть примеры запроса для текста, изображения и аудио; сервер принимает фото в `images` или `files`, а аудио — в `files`. Чтобы понять, получилось ли у вас, отправьте собственный короткий пример с понятными вариантами, сравните выбранный вариант с исходной записью или фото и проверьте, что запрос ушёл на локальный адрес. Мы не проверяли качество такого ответа, скорость и требования к оперативной или видеопамяти. [s3](#src-s3)[s5](#src-s5)

## Что остаётся ограничением?

В одном запросе возможны изображения **или** один аудиофрагмент длительностью до 30 секунд, но не оба вида файлов одновременно. Авторы называют d1-omni-600M ранним исследовательским выпуском и не приводят для него измерений скорости вывода; техническое появление поддержки не гарантирует одинаковый результат на разных компьютерах. Минимальное железо для этого способа запуска в проверенных источниках не задано. [s4](#src-s4)[s3](#src-s3)

Код llama.cpp распространяется по MIT, а **веса модели имеют отдельную LFM Open License 1.0**. По её пункту 5 коммерческое использование в организации с годовой выручкой от 10 млн долларов не разрешено этой лицензией без иного соглашения; открытый доступ к весам не означает безусловную свободу коммерческого применения. [s6](#src-s6)[s7](#src-s7)

**Следующий шаг:** если вы только знакомитесь с моделью, сначала прочитайте [что умеют d1-3B и d1-omni-600M](/zhurnal/liquid-ai-d1-3b-omni-600m-local-decisions/). Для экспериментального запуска на своём оборудовании сверяйтесь с закреплённой карточкой официальных GGUF-файлов и документацией именно b11488; не выдавайте предположения о работе за результат теста. [s3](#src-s3)[s5](#src-s5)

## Источники

1. [ggml-org/llama.cpp, release b11488 (предварительная сборка)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/tag/b11488) — получено 2026-10-08
2. [llama.cpp PR #30114: добавлена поддержка d1-omni-600M](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30114) — получено 2026-10-08
3. [LiquidAI/d1-omni-600M-GGUF, закреплённая карточка и файлы](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M-GGUF/tree/04397145ed8381350403aa556db0ec6a49dd8c07) — получено 2026-10-08
4. [LiquidAI/d1-omni-600M, закреплённая карточка исходной модели](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M/tree/02b55d7076f15129e59ab3f94783f32c4b088674) — получено 2026-10-08
5. [llama.cpp b11488: документация POST /v1/systemone](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/a657f7e981ff8764d2ccce1e74ec3c7e9bf2cfa2/tools/server/README.md) — получено 2026-10-08
6. [LFM Open License v1.0 для официальных GGUF-весов](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M-GGUF/raw/04397145ed8381350403aa556db0ec6a49dd8c07/LICENSE) — получено 2026-10-08
7. [llama.cpp LICENSE в коммите b11488](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/a657f7e981ff8764d2ccce1e74ec3c7e9bf2cfa2/LICENSE) — получено 2026-10-08