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6月28日

13:01

13:01

marktechpost@Asif Razzaq

精选

Liquid AI 发布了 LFM2.5-230M，这是其最小的 230M 参数开源权重模型。该模型在 Galaxy S25 Ultra 上达到 213 tok/s，在 Raspberry Pi 5 上为 42 tok/s。基于 LFM2 架构，它专注于工具使用和数据提取，在指令遵循上击败了 Qwen3.5-0.8B 和 Gemma 3 1B 等更大模型。模型支持 llama.cpp、MLX、vLLM、SGLang 和 ONNX 框架。

AI模型 LFM2.5-230M Liquid AI 开源模型设备端推理推理框架

推荐理由：Liquid AI 出了个超小模型 LFM2.5-230M，手机跑 213 tokens 每秒，树莓派也能跑 42，指令遵循还比 Qwen3.5-0.8B 和 Gemma 3 1B 强。

6月27日

21:12

21:12

LMSYS Org (SGLang)@lmsysorg

精选

Liquid AI 发布了 LFM2.5-230M 模型，参数规模仅 230M，是其最小模型。该模型基于 LFM2 架构，专为设备端部署设计，推理速度极快。它可在云端 GPU 和低成本 CPU 上运行，并支持工具调用和结构化数据提取。性能超过两倍参数量的模型，且已获 SGLang 的 Day 0 支持。

AI模型 LFM2.5-230M Liquid AI SGLang 推理模型设备端部署

推荐理由：Liquid AI 新出的 230M 小模型，跑得飞快，还能干工具调用的活，比两倍大的模型还强。

6月26日

02:16

02:16

vLLM@vllm_project

精选

vLLM 宣布 Day-0 支持 Liquid AI 的 LFM2.5-230M 小模型。该模型仅 230M 参数，预训练于 19T tokens 且支持 32K 上下文。专为手机、机器人、家庭自动化和网络设备上的 agent 任务设计。可运行于 CPU、NPU 和 GPU 等硬件。

AI模型 LFM2.5-230M vLLM Liquid AI 智能体轻量模型

推荐理由：vLLM 第一时间给 Liquid AI 的 LFM2.5 小模型做了适配，230M 参数跑 agent 任务，手机、机器人上都能用。

6月19日

18:36

18:36

marktechpost@Asif Razzaq

Liquid AI推出两个350M参数的多语言检索模型：LFM2.5-Embedding-350M（稠密双编码器）和LFM2.5-ColBERT-350M（后期交互模型），支持11种语言。模型专为边缘设备设计，可快速执行跨语言搜索。其ColBERT架构在保持高精度的同时，能处理句子级交互匹配。

AI模型 LFM2.5-Embedding-350M LFM2.5-ColBERT-350M Liquid AI 多语言搜索边缘检索

推荐理由：Liquid AI出了两个轻量模型，350M参数就能做11种语言的搜索，还能装到手机等边缘设备上跑。

6月16日

20:46

AITOP6月16日 20:46

600亿美元买下Cursor，xAI终于拿到了编程工具，但真正值得跟踪的或许不是AI

600亿美元买下Cursor，xAI终于拿到了编程工具，但真正值得跟踪的或许不是AI

6月12日

12:57

AITOP6月12日 12:57

Claude代码里藏了个20260612，18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时

6月11日

15:28

AITOP6月11日 15:28

1107 vs 303：谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型，把大模型速度翻了4倍

15:23

AITOP6月11日 15:23

DiffusionGemma颠覆文本生成？自回归模型的“统治”要结束了

15:07

AITOP6月11日 15:07

每秒1107个token，Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局？

5月30日

01:17

01:17

berryxia@berryxia

Liquid AI 发布 LFM2.5-8B-A1B 模型，这是一个 8B MoE 模型，但仅需 1.5B 活跃参数即可运行。该模型经过 38T tokens 训练和大规模 RL，支持 128K 上下文，工具调用和多步 Agent 能力接近 4 倍参数模型。单台笔记本即可运行完整本地 Agent 循环，延迟低且全程隐私安全，无需调用 GPT-4o 或 Claude。支持 llama.cpp、MLX、vLLM 等框架，覆盖 Apple、NVIDIA、AMD 硬件，表明本地 Agent 落地比预期更快。

AI模型 Liquid AI LFM2.5-8B-A1B MoE 本地Agent 工具调用

推荐理由：本地 Agent 开发者终于不用等大模型了——1.5B 活跃参数就能跑出接近 4 倍参数模型的效果，笔记本就能部署，隐私和延迟都解决了，做本地自动化的建议直接试。

5月29日

07:36

07:36

marktechpost@Asif Razzaq

Liquid AI 发布了 LFM2.5-8B-A1B，一款面向端侧设备的混合专家（MoE）模型。该模型总参数量为 8.3B，但每次推理仅激活 1.5B 参数，大幅降低了计算和内存需求。它支持 128K 上下文长度，具备推理和工具调用能力，可在消费级硬件上运行。这标志着端侧 AI 模型在效率与能力之间取得了重要平衡，为移动设备和边缘计算场景提供了新的选择。

AI模型端侧模型 MoE Liquid AI 推理模型工具调用

推荐理由：端侧部署大模型一直受限于算力和内存，LFM2.5-8B-A1B 用 1.5B 激活参数实现 128K 上下文和工具调用，做移动端 AI 应用或边缘推理的开发者可以直接评估其性能。