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LFM Open License v1.0
LFM Open License v1.0
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Liquid AI 发布开源多模态决策模型 d1-3B 和 d1-omni-600M
Liquid AI 发布了两款开源多模态决策模型 d1-3B 和 d1-omni-600M，它们旨在进行实时决策而非文本生成。d1-3B 模型处理文本和图像，而 d1-omni-600M 则处理文本以及图像或音频，在单次前向传播中以零输出令牌返回校准后的答案。这些模型针对 NVIDIA 硬件（包括服务器、工作站和边缘设备）的部署进行了优化，并可在 Hugging Face 上获取，支持 llama.cpp。
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Liquid AI 通过 DSpark 投机性解码将 LFM2.5 模型速度提升高达 3.18 倍
Liquid AI 发布了其 LFM2.5 系列的 DSpark 草稿模型，这些模型在不改变输出质量的情况下，将解码速度提高了高达 3.18 倍。该方法使用投机性解码，其中一个较小的草稿模型提出代币候选，然后由一个较大的目标模型进行验证。这种方法显著加快了推理速度，尤其适用于延迟至关重要的代理应用。这些模型可供自托管，并兼容 llama.cpp 和 SGLang 等工具。
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Liquid AI 发布用于设备端的 3B 视觉语言模型
Liquid AI 推出了 LFM2.5-VL-3B，这是一个拥有 31 亿参数的视觉语言模型，专为设备端应用而设计。该模型在读取数字屏幕、识别带坐标的物体以及处理文档和图表方面表现出色。它还支持函数调用，使其能够根据文本或图像输入与工具进行交互。虽然在各种基准测试中取得了强劲的性能，但它被认为是一个非推理模型，优先考虑低延迟。