LFM2

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LFM2 é uma nova classe de Liquid Foundation Models que oferece desempenho de última geração com velocidade 2 vezes maior do que os concorrentes, projetado especificamente para implantação eficiente de IA no dispositivo em várias plataformas de hardware.
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https://www.liquid.ai/blog/liquid-foundation-models-v2-our-second-series-of-generative-ai-models?ref=producthunt&utm_source=aipure
LFM2

Informações do Produto

Atualizado:Aug 26, 2025

Tendências de Tráfego Mensal do LFM2

LFM2 recebeu 41.5k visitas no mês passado, demonstrando um Leve Declínio de -10.3%. Com base em nossa análise, essa tendência está alinhada com a dinâmica típica do mercado no setor de ferramentas de IA.
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O que é LFM2

LFM2 (Liquid Foundation Models 2) é a próxima geração de modelos de IA desenvolvidos pela Liquid AI que estabelece novos padrões em qualidade, velocidade e eficiência de memória. Lançado como modelos de código aberto com diferentes tamanhos (350M, 700M e 1,2B de parâmetros), o LFM2 é construído em uma arquitetura híbrida que combina mecanismos de convolução e atenção, especificamente otimizados para implantação no dispositivo. Os modelos suportam várias tarefas, incluindo geração de texto, processamento de visão-linguagem e recursos multilingues, mantendo um desempenho competitivo em relação a modelos maiores.

Principais Recursos do LFM2

LFM2 é uma nova classe de Modelos de Fundação Líquida projetados especificamente para implantação de IA em dispositivos, apresentando uma arquitetura híbrida que combina mecanismos de convolução e atenção. Ele alcança um desempenho de decodificação e preenchimento 2x mais rápido do que os concorrentes na CPU, com uma eficiência de treinamento 3x maior em relação às gerações anteriores. Os modelos são otimizados para velocidade, eficiência de memória e qualidade, ao mesmo tempo em que suportam vários idiomas e tarefas, tornando-os ideais para computação de ponta e processamento local de IA.
Arquitetura Híbrida: Combina 16 blocos de mecanismos de convolução e atenção, com 10 blocos de convolução de curto alcance com porta dupla e 6 blocos de atenção de consulta agrupada
Desempenho Aprimorado: Oferece desempenho de decodificação e preenchimento 2x mais rápido na CPU em comparação com o Qwen3, com melhoria de 3x na eficiência do treinamento
Eficiência de Memória: Mantém tempo de inferência e complexidade de memória quase constantes, mesmo com entradas longas, tornando-o adequado para ambientes com recursos limitados
Capacidade Multilíngue: Suporta vários idiomas, incluindo árabe, francês, alemão, espanhol, japonês, coreano e chinês, com forte desempenho em vários benchmarks

Casos de Uso do LFM2

Aplicações Móveis: Permite recursos de IA em smartphones e tablets com processamento local eficiente e baixa latência
Computação de Borda: Alimenta aplicações de IA em dispositivos IoT, wearables e sistemas embarcados onde a conectividade com a nuvem nem sempre está disponível
Segurança Empresarial: Fornece processamento de IA privado e local para organizações que exigem soberania e segurança de dados
Sistemas Automotivos: Permite o processamento de IA em tempo real em veículos onde tempos de resposta rápidos e operação offline são cruciais

Vantagens

Desempenho superior em dispositivos de borda com velocidade de processamento mais rápida
Requisitos de memória mais baixos em comparação com os modelos tradicionais
Mantém a privacidade por meio do processamento local, sem dependências da nuvem
Fortes capacidades multilingues

Desvantagens

Limitado a tamanhos de parâmetros menores em comparação com modelos baseados em nuvem
O uso comercial requer licenciamento para empresas com receita superior a US$ 10 milhões
Pode não corresponder ao desempenho de modelos maiores baseados em nuvem em algumas tarefas complexas

Como Usar o LFM2

Acessar os Modelos LFM2: Visite o Hugging Face para acessar os modelos LFM2 de código aberto disponíveis em três tamanhos: 350M, 700M e 1,2B de parâmetros
Verificar os Requisitos de Licença: Revise a licença aberta (baseada no Apache 2.0) - gratuita para uso acadêmico/de pesquisa e uso comercial para empresas com receita inferior a US$ 10 milhões. Empresas maiores precisam entrar em contato com [email protected] para licenciamento comercial
Escolher o Método de Implantação: Selecione llama.cpp para implantação local na CPU ou ExecuTorch para implantação no ecossistema PyTorch. Ambos suportam diferentes esquemas de quantização (8da4w para ExecuTorch, Q4_0 para llama.cpp)
Formatar os Prompts de Entrada: Use o formato de modelo de chat: '<|startoftext|><|im_start|>system [mensagem do sistema]<|im_end|> <|im_start|>user [mensagem do usuário]<|im_end|> <|im_start|>assistant'
Aplicar o Modelo de Chat: Use a função .apply_chat_template() das transformações do Hugging Face para formatar corretamente suas entradas
Teste Local: Teste os modelos de forma privada e local em seu dispositivo usando a integração escolhida (llama.cpp recomendado para implantação na CPU)
Ajuste Fino Opcional: Use a biblioteca TRL (Transformer Reinforcement Learning) se precisar ajustar os modelos para casos de uso específicos
Chamada de Função: Para chamadas de função, forneça definições de função JSON entre os tokens especiais <|tool_list_start|> e <|tool_list_end|> no prompt do sistema

Perguntas Frequentes do LFM2

LFM2 é uma nova classe de Modelos de Fundação Líquida projetados para implantação de IA no dispositivo, oferecendo velocidade, eficiência de memória e qualidade superiores. É construído sobre uma arquitetura híbrida que oferece desempenho de decodificação e preenchimento 200% mais rápido do que concorrentes como Qwen3 e Gemma 3 na CPU.

Análises do Site LFM2

Tráfego e Classificações do LFM2
41.5K
Visitas Mensais
#680347
Classificação Global
#7399
Classificação por Categoria
Tendências de Tráfego: Sep 2024-Jun 2025
Insights dos Usuários do LFM2
00:00:48
Duração Média da Visita
2.03
Páginas por Visita
44.03%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do LFM2

  1. US: 34.58%

  2. TH: 9.58%

  3. IN: 9.34%

  4. VN: 9.21%

  5. DE: 5.8%

  6. Others: 31.51%

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