Liquid AI发布边缘AI模型LFM2，实现毫秒级实时推理与离线运行

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近日，美国初创公司Liquid AI宣布正式推出下一代Liquid基础模型（LFM2），该模型在边缘模型类别中创下了速度、能效和质量的新纪录。
LFM2的诞生源于对AI底层逻辑的重构。与传统基于Transformer的模型不同，LFM2采用结构化、自适应的算子构建，其灵感源自动态系统理论、信号处理与数值线性代数的深度融合。
这种设计使模型具备三大核心优势：其一，训练效率较上一代提升300%，在CPU上吞吐量较Qwen3、Gemma等模型提升200%，延迟显著降低；其二，在长上下文处理（如32k token文档分析）和资源受限场景（如移动端、物联网设备）中表现卓越；其三，通过优化内存占用（LFM-3B仅需16GB内存，远低于Meta Llama-3.2-3B的48GB），实现毫秒级实时推理与离线运行。
“我们以第一性原理构建模型，如同工程师设计发动机般严谨。”Liquid AI联合创始人兼CEO Ramin Hasani在发布会上强调，“LFM2的目标是让每台设备都成为本地AI中心，释放生成式AI在边缘场景的潜力。”
从实测数据来看，在指令遵循、函数调用等智能体AI关键属性上，LFM2平均表现显著优于同规模竞品，成为本地与边缘用例的理想选择；
在MMLU（多模态学习理解）、RULER（长上下文推理）等权威评测中，LFM2-3B模型性能超越前代7B-13B模型，LFM2-40B则以混合专家（MoE）架构实现质量与成本的平衡；
生态兼容性方面，模型权重已开源至Hugging Face，支持通过Liquid Playground即时测试，并即将集成至边缘AI平台与iOS原生应用。
LFM2的发布，恰逢全球边缘AI市场爆发前夜。据预测，仅消费电子、机器人、智能家电等领域的边缘AI技术，即可在2035年推动总潜在市场规模逼近1万亿美元。Liquid AI已与《财富》500强企业展开合作，通过提供超高效率的小型多模态基础模型与安全的企业级部署方案，助力客户实现数据主权与隐私保护。
“将大型生成式模型从云端迁移至设备端，是AI普惠化的必经之路。”Hasani指出，“LFM2的毫秒级延迟与离线能力，对手机、汽车、卫星等实时性要求极高的终端至关重要。”目前，该公司已与国防、航天、网络安全等领域达成战略合作，其技术栈正成为高安全性场景的首选方案。
LFM2的发布，只是Liquid AI技术长征的第一步。据透露，未来几个月内，公司将陆续推出系列强大模型，覆盖更广泛的模态与场景。随着企业从云端LLM转向经济高效、快速、私密的本地智能，LFM2或将成为AI技术民主化的关键推手。