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Hacker News front page● 精選AI 評分81

Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B 端側 agent 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。

Hugging Face blog● 精選AI 評分74

Liquid AI 發布 LFM3:六款 2B 級多模態模型共用同一骨幹

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%。

Ollama releases● 精選AI 評分75

Liquid AI 的 LFM3 小模型系列上線 Ollama

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。

Hacker News front pageAI 評分68

Liquid AI 發布 LFM3:六個 2B 級多模態開源模型

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%。