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English(EN) Liquid AI Releases LFM2.5-Encoder-230M and LFM2.5-Encoder-350M: Bidirectional Encoders That Stay Fast at 8K Context on CPU

Liquid AI 发布支持 8K 上下文的快速、CPU 友好型双向编码器

作者 PulseAugur 编辑部 · [3 个来源] ·

Liquid AI 发布了两款新的开源双向编码器模型 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M。这些模型基于 LFM2 混合骨干网络构建，支持 8192 个 token 的上下文窗口，专为在 CPU 上高效运行而设计。350M 版本在一个包含 17 个任务的基准测试中取得了第四名的好成绩，性能优于更大的模型，并展示了其在边缘设备和敏感数据处理等各种应用中的能力。 AI

影响 这些模型为长上下文提供了高效的、基于 CPU 的处理能力，有可能在边缘设备和成本敏感型应用中更广泛地部署 AI。

排序理由 发布了具有基准性能数据的新型开源模型。

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Liquid AI 发布支持 8K 上下文的快速、CPU 友好型双向编码器

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发布了具有基准性能数据的新型开源模型。
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报道来源 [3]

  1. MarkTechPost TIER_1 English(EN) · Asif Razzaq ·

    Liquid AI 发布 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M：在 8K 上下文下 CPU 上保持快速的双向编码器

    <p>Liquid AI released two open-weight bidirectional encoders, LFM2.5-Encoder-230M and LFM2.5-Encoder-350M. Both carry an 8,192-token context and are built on the LFM2 hybrid backbone. The 350M ranks fourth of 14 models on a 17-task GLUE, SuperGLUE, and multilingual suite, behind …

  2. Mastodon — mastodon.social TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    Liquid AI 发布了两款开源双向编码器 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M。两款模型均支持 8192 个 token 上下文，运行效率

    Liquid AI has released two open-weight bidirectional encoders, LFM2.5-Encoder-230M and LFM2.5-Encoder-350M. Both models support 8,192-token context and run efficiently on CPU, with the 350M ranking fourth among 14 models on a 17-task benchmark. https://www. marktechpost.com/2026/…

  3. Mastodon — mastodon.social TIER_1 日本語(JA) · [email protected] ·

    Liquid AI 发布 LFM2.5-Encoders，支持 CPU 上快速长文本分析

    Liquid AI、CPUで長文を高速解析する「LFM2.5-Encoders」公開 https:// pc.watch.impress.co.jp/docs/ne ws/2128758.html # impress # 市場 # AI # その他

    链接 pc.watch.impress.co.jp/…/2128758.html

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