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  下一代边际模型功能逾越全球尖端竞品；现已在Hugging Face渠道开源发布

  Liquid AI今天宣告推出其下一代Liquid根底模型(LFM2)，该模型在边际模型类别中创下了速度、能效和质量的新纪录。此次发布根据Liquid AI从底子原理动身的模型规划办法。与传统根据Transformer的模型不同，LFM2由结构化、自适应的算子组成，可完成更高效的练习、更快的推理速度和更强的泛化才能，在长上下文或资源受限的场景中体现尤为杰出。

  Liquid AI将LFM2开源，以彻底通明的方法向国际展现这一立异架构。现在，LFM2的权重可从Hugging Face下载，也可通过Liquid Playground来测验。Liquid AI还宣告，未来几天内，这些模型将集成到其边际AI渠道和一款iOS原生消费级运用中，供用户测验运用。

  Liquid AI联合创始人兼首席执行官Ramin Hasani表明：“Liquid在打造一流根底模型时，始终将质量、推迟和内存功率放在首位。LFM2系列模型的规划、开发和优化均以在任何处理器上完成设备端布置为方针，真实释放了生成式AI和智能体AI在边际场景的运用潜力。LFM2是咱们未来几个月将发布的一系列强壮模型中的首款模型。”

  LFM2的发布标志着全球AI竞赛的一个里程碑，这是美国公司初次揭露展现在功率和质量上显着优于我国抢先开源小型言语模型的效果，包含Alibaba和ByteDance开发的模型。

  在直接比照评测中，LFM2模型在速度、推迟和指令遵从基准测验中全面逾越了最先进的竞品。首要亮点包含：

  在CPU上，与Qwen3、Gemma 3n Matformer以及迄今为止一切其他根据Transformer和非Transformer的自回归模型比较，LFM2的吞吐量提高200%且推迟更低。

  该模型不只速度最快，在指令遵从和函数调用（构建牢靠AI智能体时，大型言语模型(LLM)的首要特点）方面，其均匀体现也明显优于同规划等级的其他模型。这使LFM2成为本地和边际用例的抱负挑选。

  根据这一新架构和新练习根底设施构建的LFM模型，练习功率较上一代LFM提高300%，使其成为构建高功能通用AI体系的最具本钱效益的方法。

  将大型生成式模型从长途云端迁移到轻量化的设备端LLM，可完成毫秒级推迟、离线运转才能和数据主权隐私维护。这些才能对需求实时推理的手机、笔记本电脑、轿车、机器人、可穿戴设备、卫星及其他终端至关重要。在计入国防、航天和网络安全范畴的投入之前，仅整合消费电子、机器人、智能家电、金融、电子商务和教育等高增加范畴的边际AI技能，就足以推进紧凑型私有根底模型的总潜在市场规划在2035年迫临1万亿美元。

  Liquid AI已与这些范畴的很多《财富》500强企业打开协作。该企业来供给超高功率的小型多模态根底模型，调配安全的企业级布置技能栈，可将每台设备都转化为本地AI设备。随企业从云端LLM转向经济高效、快速、私密的本地智能，这为Liquid AI供给了获取更大市场占有率的时机。

  Liquid AI处于AI立异的前沿，其开发的根底模型不断改写功能和功率规范。Liquid AI的任务是构建各种规划的高效通用AI体系，继续打破技能的鸿沟，将更多智能融入手机、笔记本电脑、轿车、卫星等各类设备中。

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