LiquidAI
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1 天有情绪数据
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LiquidAI 发布 LFM2.5-230M 紧凑型模型，适用于设备端 AI 任务
LiquidAI 发布了 LFM2.5-230M，这是一款专为设备端部署设计的紧凑型语言模型。该模型拥有 2.3 亿参数，并针对包括 CPU 和边缘设备在内的各种硬件上的高效推理进行了优化，在智能手机上可达 213 tokens/秒，在树莓派 5 上可达 42 tokens/秒。由于通过强化学习进行了优化，并且拥有 19 万亿 token 的庞大训练预算，支持 32,768 token 的上下文长度，它特别适合代理任务。
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LiquidAI 发布 LFM2.5-230M-GGUF 以支持本地 LLM 部署
LiquidAI 发布了 LFM2.5-230M-GGUF 模型，这是一款专为高效本地部署设计的紧凑型语言模型。该模型兼容多种流行的推理库和应用程序，包括 llama-cpp-python、llama.cpp、vLLM、Ollama 和 Unsloth Studio。提供了详细的说明和代码片段，用于将 LFM2.5-230M-GGUF 与这些工具集成，使用户能够通过笔记本、本地应用程序或 Docker 容器在自己的硬件上运行该模型。
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20款小型LLM在6GB GPU上进行基准测试，评估实际可用性
一位用户在6GB RTX 4050 GPU上对20款小型语言模型进行了基准测试，以评估它们在文件整理和日志分类等夜间任务中的实际效用。评估侧重于低资源环境下的定性测试和性能指标，而非标准的排行榜。包括LFM2.5变体和Gemma-4-e2b在内的几款模型表现良好且显存效率高，其中一些在速度或上下文长度等特定领域表现出色。
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LiquidAI 发布 LFM2.5-8B-A1B 模型，适用于设备端和服务器使用
LiquidAI 发布了 LFM2.5-8B-A1B，这是一个拥有 80 亿参数的模型，针对设备端应用和高效服务器端使用场景进行了优化。该模型拥有 128K 的上下文长度和混合 MoE 架构，能够与更大模型相媲美。它设计用于在单个 GPU 上实现适应性，并以开放权重许可证形式提供。
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LiquidAI发布设备端LFM2.5-8B-A1B；OpenMOSS-TTS v1.5新增语言
LiquidAI发布了LFM2.5-8B-A1B，这是一个为设备端部署优化的新型混合模型系列，在CPU和GPU上均提供与大型模型相媲美的性能和高推理速度。同时，OpenMOSS-Team发布了MOSS-TTS-v1.5，这是一个更新的文本转语音模型，增强了多语言合成、语音克隆稳定性和显式停顿控制，现支持31种语言。
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Liquid AI 发布日语文本和音频大模型
Liquid AI 发布了两款新的日语模型：LFM2.5-1.2B-JP-202606，一个在知识、指令遵循和编码方面表现有所提升的文本聊天模型；以及 LFM2.5-Audio-1.5B-JP，一个多模态语音到语音模型。该音频模型专为实时对话交互而设计，集成了语音识别和合成能力，无需单独的组件。这两款模型均可在 Hugging Face 上获取，旨在为开发日语应用程序的开发者提供支持。
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LiquidAI 发布 LFM2.5 嵌入式和 ColBERT 检索模型
LiquidAI 发布了两款新的多语言检索模型：LFM2.5-Embedding-350M，一款用于快速索引的密集双编码器；以及 LFM2.5-ColBERT-350M，一款用于更高准确度的晚期交互模型。这两款模型均拥有 3.5 亿参数，支持 11 种语言，旨在成为现有 RAG 流水线的即插即用替代品，提供高效可靠的跨语言搜索能力。