LFM2
LFM2 ist eine neue Klasse von Liquid Foundation Models, die eine hochmoderne Leistung mit 2x schnellerer Geschwindigkeit als Wettbewerber bietet und speziell für den effizienten Einsatz von KI auf Geräten auf verschiedenen Hardwareplattformen entwickelt wurde.
https://www.liquid.ai/blog/liquid-foundation-models-v2-our-second-series-of-generative-ai-models?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Aug 26, 2025
LFM2 Monatliche Traffic-Trends
LFM2 erhielt im letzten Monat 41.5k Besuche, was ein Leichter Rückgang von -10.3% zeigt. Basierend auf unserer Analyse entspricht dieser Trend der typischen Marktdynamik im Bereich der KI-Tools.
Verlaufsdaten anzeigenWas ist LFM2
LFM2 (Liquid Foundation Models 2) ist die nächste Generation von KI-Modellen, die von Liquid AI entwickelt wurden und neue Maßstäbe in Bezug auf Qualität, Geschwindigkeit und Speichereffizienz setzt. LFM2 wird als Open-Source-Modell in verschiedenen Größen (350M, 700M und 1.2B Parameter) veröffentlicht und basiert auf einer hybriden Architektur, die Faltungs- und Aufmerksamkeitsmechanismen kombiniert, die speziell für den Einsatz auf Geräten optimiert sind. Die Modelle unterstützen mehrere Aufgaben, darunter Textgenerierung, Verarbeitung von Bild- und Sprachdaten und mehrsprachige Fähigkeiten, während sie eine wettbewerbsfähige Leistung gegenüber größeren Modellen beibehalten.
Hauptfunktionen von LFM2
LFM2 ist eine neue Klasse von Liquid Foundation Models, die speziell für die KI-Bereitstellung auf Geräten entwickelt wurde und eine Hybridarchitektur mit einer Kombination aus Faltungs- und Aufmerksamkeitsmechanismen bietet. Sie erreicht eine 2x schnellere Dekodier- und Vorfüllleistung als Wettbewerber auf der CPU, mit einer 3x verbesserten Trainingseffizienz gegenüber früheren Generationen. Die Modelle sind auf Geschwindigkeit, Speichereffizienz und Qualität optimiert und unterstützen mehrere Sprachen und Aufgaben, wodurch sie sich ideal für Edge Computing und lokale KI-Verarbeitung eignen.
Hybridarchitektur: Kombiniert 16 Blöcke von Faltungs- und Aufmerksamkeitsmechanismen, mit 10 Double-Gated Short-Range Convolution Blocks und 6 Blöcken Grouped Query Attention
Verbesserte Leistung: Bietet eine 2x schnellere Dekodier- und Vorfüllleistung auf der CPU im Vergleich zu Qwen3, mit einer 3x Verbesserung der Trainingseffizienz
Speichereffizient: Behält nahezu konstante Inferenzzeit und Speicherkomplexität auch bei langen Eingaben bei, wodurch es für ressourcenbeschränkte Umgebungen geeignet ist
Mehrsprachige Fähigkeit: Unterstützt mehrere Sprachen, darunter Arabisch, Französisch, Deutsch, Spanisch, Japanisch, Koreanisch und Chinesisch, mit starker Leistung über verschiedene Benchmarks hinweg
Anwendungsfälle von LFM2
Mobile Anwendungen: Ermöglicht KI-Funktionen auf Smartphones und Tablets mit effizienter lokaler Verarbeitung und geringer Latenz
Edge Computing: Betreibt KI-Anwendungen in IoT-Geräten, Wearables und eingebetteten Systemen, wo Cloud-Konnektivität nicht immer verfügbar ist
Unternehmenssicherheit: Bietet private, lokale KI-Verarbeitung für Organisationen, die Datensouveränität und -sicherheit benötigen
Automobilsysteme: Ermöglicht KI-Echtzeitverarbeitung in Fahrzeugen, wo schnelle Reaktionszeiten und Offline-Betrieb entscheidend sind
Vorteile
Überlegene Leistung auf Edge-Geräten mit schnellerer Verarbeitungsgeschwindigkeit
Geringere Speicheranforderungen im Vergleich zu traditionellen Modellen
Wahrt die Privatsphäre durch lokale Verarbeitung ohne Cloud-Abhängigkeiten
Starke mehrsprachige Fähigkeiten
Nachteile
Begrenzt auf kleinere Parametergrößen im Vergleich zu Cloud-basierten Modellen
Kommerzielle Nutzung erfordert eine Lizenz für Unternehmen mit einem Umsatz von über 10 Millionen US-Dollar
Entspricht möglicherweise nicht der Leistung größerer Cloud-basierter Modelle bei einigen komplexen Aufgaben
Wie verwendet man LFM2
Zugriff auf LFM2-Modelle: Besuchen Sie Hugging Face, um auf die Open-Source-LFM2-Modelle zuzugreifen, die in drei Größen erhältlich sind: 350M, 700M und 1.2B Parameter
Lizenzanforderungen prüfen: Überprüfen Sie die offene Lizenz (basierend auf Apache 2.0) - kostenlos für akademische/Forschungszwecke und kommerzielle Nutzung für Unternehmen mit einem Umsatz von weniger als 10 Millionen US-Dollar. Größere Unternehmen müssen sich für kommerzielle Lizenzen an [email protected] wenden
Bereitstellungsmethode wählen: Wählen Sie entweder llama.cpp für die lokale CPU-Bereitstellung oder ExecuTorch für die PyTorch-Ökosystem-Bereitstellung. Beide unterstützen verschiedene Quantisierungsschemata (8da4w für ExecuTorch, Q4_0 für llama.cpp)
Eingabeaufforderungen formatieren: Verwenden Sie das Chat-Vorlagenformat: '<|startoftext|><|im_start|>system [Systemnachricht]<|im_end|> <|im_start|>user [Benutzernachricht]<|im_end|> <|im_start|>assistant'
Chat-Vorlage anwenden: Verwenden Sie die Funktion .apply_chat_template() von Hugging Face Transformers, um Ihre Eingaben richtig zu formatieren
Lokale Tests: Testen Sie die Modelle privat und lokal auf Ihrem Gerät mit der gewählten Integration (llama.cpp wird für die CPU-Bereitstellung empfohlen)
Optionale Feinabstimmung: Verwenden Sie die TRL-Bibliothek (Transformer Reinforcement Learning), wenn Sie die Modelle für bestimmte Anwendungsfälle feinabstimmen müssen
Funktionsaufrufe: Stellen Sie für Funktionsaufrufe JSON-Funktionsdefinitionen zwischen den speziellen Token <|tool_list_start|> und <|tool_list_end|> in der Systemaufforderung bereit
LFM2 FAQs
LFM2 ist eine neue Klasse von Liquid Foundation Models, die für die KI-Bereitstellung auf Geräten entwickelt wurden und überlegene Geschwindigkeit, Speichereffizienz und Qualität bieten. Es basiert auf einer Hybridarchitektur, die eine 200 % schnellere Dekodierungs- und Prefill-Leistung als Wettbewerber wie Qwen3 und Gemma 3 auf der CPU bietet.
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