Liquid AI 的 LFM3 系列模型上線 Ollama
Liquid AI 的 LFM3 系列模型已可在 Ollama 本地執行,覆蓋文字、視覺、音訊、omni 與決策模型。文字模型在 4-bit 量化下僅約 1 GB,上下文視窗 256K,官方定位是可隨處執行、並能在單張 GPU 上微調的小模型。
找到 5 筆
Liquid AI 的 LFM3 系列模型已可在 Ollama 本地執行,覆蓋文字、視覺、音訊、omni 與決策模型。文字模型在 4-bit 量化下僅約 1 GB,上下文視窗 256K,官方定位是可隨處執行、並能在單張 GPU 上微調的小模型。
Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B:24B 引數、每 token 僅啟用 2B 的推理模型,面向端側私有 agent,權重開放,已在 Hugging Face 和官方 Playground 上線。它是 LFM2.5 系列最大也是最後一款模型,上下文從 32K 擴至 131K,詞表由 65K 翻倍到 128K,預訓練從 17T 擴到 33T token。
Liquid AI 推出 LFM3 系列,六款 2B 級模型(文字、視覺、音訊、全模態與決策)均從 LFM3-1.7B-Base 派生,可按輸入模態選型,並在單張 GPU 上微調後部署到端側。LFM3-1.7B 比 LFM2.5-2.6B 引數少 35% 卻更強,4bit 量化約 1GB,上下文 256K,8K 上下文下比 LFM2-1.2B 快約 25%。
Liquid AI 的新小模型系列 LFM3 已可在 Ollama 本地執行,面向本地 agent、工具呼叫與結構化輸出。系列包含 1.7B 文字模型(256K 上下文)、影像理解版 lfm3-vl、支援 18 種語言語音識別、翻譯與合成的 lfm3-audio,以及文字、影像、音訊一體的 lfm3-omni;決策模型 d1 也新增 2B 版本。目前 lfm3 與 d1 2B 僅在 rc1 的 Apple 硬體上支援,Linux、Windows 稍後跟進。
Liquid AI 發布 LFM3 家族,首發六個約 2B 引數的多模態模型,均源自同一 LFM3-1.7B-Base 骨幹,覆蓋文字、視覺、音訊、omni 以及兩個決策模型。基座以 22T tokens 預訓練,最後 3.5T tokens 的中期訓練將上下文擴至 256K。架構由門控短卷積、256 token 滑窗注意力與全域性注意力三混合而成,8K 上下文下比 LFM2 快約 25%。