Liquid

§ 01综述

围绕“Liquid”这一关键词，近期动态主要指向两项技术进展：一是 Liquid AI 发布的端侧 MoE 模型 LFM2.5-8B-A1B，二是在 Web 端实现 Apple Liquid Glass 视觉效果的 Liquid DOM 开源项目。

近期主要进展

Liquid AI 推出轻量级 MoE 模型 LFM2.5-8B-A1B

该模型总参数 83 亿，但推理时仅激活 15 亿参数，专为端侧设备设计。在本地 AI 智能体任务中，它表现出超越部分更大模型（如 gpt-oss-20b）的性能，同时显著降低内存和计算开销，适合资源受限场景。(Liquid AI 发布 LFM2.5-8B-A1B：端侧 MoE 模型，8.3B 参数仅激活 1.5B)

LFM2.5-8B-A1B 在本地 Agent 评测中表现突出

社区测试表明，该模型在本地运行多种 AI 智能体任务时，其效率接近 4 倍参数规模的模型，验证了稀疏激活架构在实际部署中的潜力。(Liquid AI LFM2.5-8B-A1B：1.5B活跃参数跑本地Agent，接近4倍参数模型)

Liquid DOM 开源：用 WebGPU 实现 Apple 风格的 Liquid Glass 效果

开发者发布了基于 WebGPU 的 Liquid DOM 项目，能在浏览器中复刻 Apple 的液态玻璃视觉效果，为 Web 应用带来流畅的模糊、动态涟漪等 UI 交互。(Liquid DOM 开源：WebGPU 实现 Apple Liquid Glass 视觉效果)

当前焦点 / 未来观察点

当前，“Liquid”一词在 AI 领域指代高效的稀疏激活模型（Liquid AI），其实际端侧部署效果和生态兼容性值得持续关注。同时，在 UI 渲染领域，Liquid DOM 展示了 WebGPU 在实现复杂视觉效果上的能力，未来可能推动更多类似界面的标准化。这些进展共同指向“Liquid”作为“高效、动态、可视化”理念的载体，正从模型架构到前端渲染同时演进。

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