LFM2

LFM2

WebsiteFreeLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools
LFM2 es una nueva clase de Liquid Foundation Models que ofrece un rendimiento de última generación con una velocidad 2 veces más rápida que la de la competencia, diseñado específicamente para una implementación eficiente de IA en el dispositivo en varias plataformas de hardware.
Visitar Sitio Web
Anunciar Esta Herramienta
https://www.liquid.ai/blog/liquid-foundation-models-v2-our-second-series-of-generative-ai-models?ref=producthunt&utm_source=aipure
LFM2

Información del Producto

Actualizado:26/08/2025

Tendencias de Tráfico Mensual de LFM2

LFM2 recibió 41.5k visitas el mes pasado, demostrando un Ligero Descenso de -10.3%. Según nuestro análisis, esta tendencia se alinea con la dinámica típica del mercado en el sector de herramientas de IA.
Ver historial de tráfico

¿Qué es LFM2?

LFM2 (Liquid Foundation Models 2) es la próxima generación de modelos de IA desarrollados por Liquid AI que establece nuevos estándares en calidad, velocidad y eficiencia de memoria. Lanzado como modelos de código abierto con diferentes tamaños (350M, 700M y 1.2B de parámetros), LFM2 se basa en una arquitectura híbrida que combina mecanismos de convolución y atención, específicamente optimizada para la implementación en el dispositivo. Los modelos admiten múltiples tareas, incluido la generación de texto, el procesamiento de lenguaje visual y las capacidades multilingües, al tiempo que mantienen un rendimiento competitivo frente a modelos más grandes.

Características Principales de LFM2

LFM2 es una nueva clase de Modelos de Base Líquida diseñados específicamente para la implementación de IA en el dispositivo, que presenta una arquitectura híbrida que combina mecanismos de convolución y atención. Logra un rendimiento de decodificación y prellenado 2 veces más rápido que sus competidores en la CPU, con una eficiencia de entrenamiento 3 veces mayor que las generaciones anteriores. Los modelos están optimizados para la velocidad, la eficiencia de la memoria y la calidad, al tiempo que admiten múltiples idiomas y tareas, lo que los hace ideales para la computación perimetral y el procesamiento local de IA.
Arquitectura Híbrida: Combina 16 bloques de mecanismos de convolución y atención, con 10 bloques de convolución de corto alcance de doble puerta y 6 bloques de atención de consulta agrupada
Rendimiento Mejorado: Ofrece un rendimiento de decodificación y prellenado 2 veces más rápido en la CPU en comparación con Qwen3, con una mejora de 3 veces en la eficiencia del entrenamiento
Eficiencia de Memoria: Mantiene un tiempo de inferencia y una complejidad de memoria casi constantes incluso con entradas largas, lo que lo hace adecuado para entornos con recursos limitados
Capacidad Multilingüe: Admite múltiples idiomas, incluidos árabe, francés, alemán, español, japonés, coreano y chino, con un sólido rendimiento en varios puntos de referencia

Casos de Uso de LFM2

Aplicaciones Móviles: Permite capacidades de IA en teléfonos inteligentes y tabletas con un procesamiento local eficiente y baja latencia
Computación Perimetral: Impulsa las aplicaciones de IA en dispositivos IoT, dispositivos portátiles y sistemas integrados donde la conectividad a la nube no siempre está disponible
Seguridad Empresarial: Proporciona procesamiento de IA privado y local para organizaciones que requieren soberanía y seguridad de los datos
Sistemas Automotrices: Permite el procesamiento de IA en tiempo real en vehículos donde los tiempos de respuesta rápidos y el funcionamiento sin conexión son cruciales

Ventajas

Rendimiento superior en dispositivos perimetrales con una velocidad de procesamiento más rápida
Menores requisitos de memoria en comparación con los modelos tradicionales
Mantiene la privacidad a través del procesamiento local sin dependencias de la nube
Fuertes capacidades multilingües

Desventajas

Limitado a tamaños de parámetros más pequeños en comparación con los modelos basados en la nube
El uso comercial requiere una licencia para las empresas con ingresos superiores a $10 millones
Es posible que no coincida con el rendimiento de los modelos más grandes basados en la nube en algunas tareas complejas

Cómo Usar LFM2

Acceder a los modelos LFM2: Visite Hugging Face para acceder a los modelos LFM2 de código abierto disponibles en tres tamaños: 350M, 700M y 1.2B de parámetros
Verificar los requisitos de la licencia: Revise la licencia abierta (basada en Apache 2.0): gratuita para uso académico/de investigación y uso comercial para empresas con ingresos inferiores a $10 millones. Las empresas más grandes deben comunicarse con [email protected] para obtener licencias comerciales
Elegir el método de implementación: Seleccione llama.cpp para la implementación local de la CPU o ExecuTorch para la implementación del ecosistema PyTorch. Ambos admiten diferentes esquemas de cuantificación (8da4w para ExecuTorch, Q4_0 para llama.cpp)
Formatear las indicaciones de entrada: Utilice el formato de plantilla de chat: '<|startoftext|><|im_start|>system [mensaje del sistema]<|im_end|> <|im_start|>user [mensaje del usuario]<|im_end|> <|im_start|>assistant'
Aplicar plantilla de chat: Utilice la función .apply_chat_template() de los transformadores Hugging Face para formatear correctamente sus entradas
Pruebas locales: Pruebe los modelos de forma privada y local en su dispositivo utilizando la integración elegida (se recomienda llama.cpp para la implementación de la CPU)
Ajuste fino opcional: Utilice la biblioteca TRL (Transformer Reinforcement Learning) si necesita ajustar los modelos para casos de uso específicos
Llamada de función: Para las llamadas de función, proporcione definiciones de función JSON entre los tokens especiales <|tool_list_start|> y <|tool_list_end|> en el mensaje del sistema

Preguntas Frecuentes de LFM2

LFM2 es una nueva clase de Modelos de Base Líquida diseñados para la implementación de IA en el dispositivo, que ofrece velocidad, eficiencia de memoria y calidad superiores. Está construido sobre una arquitectura híbrida que ofrece un rendimiento de decodificación y prellenado un 200% más rápido que competidores como Qwen3 y Gemma 3 en la CPU.

Análisis del Sitio Web de LFM2

Tráfico y Clasificaciones de LFM2
41.5K
Visitas Mensuales
#680347
Clasificación Global
#7399
Clasificación por Categoría
Tendencias de Tráfico: Sep 2024-Jun 2025
Información de Usuarios de LFM2
00:00:48
Duración Promedio de Visita
2.03
Páginas por Visita
44.03%
Tasa de Rebote de Usuarios
Principales Regiones de 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%

Últimas herramientas de IA similares a LFM2

Athena AI
Athena AI
FreemiumAI Productivity ToolsLarge Language Models (LLMs)
Athena AI es una plataforma versátil impulsada por IA que ofrece asistencia de estudio personalizada, soluciones comerciales y coaching de vida a través de características como análisis de documentos, generación de cuestionarios, tarjetas de memoria y capacidades de chat interactivas.
Aguru AI
Aguru AI
Free TrialMonitor & Log ManagementLarge Language Models (LLMs)
Aguru AI es una solución de software local que proporciona herramientas integrales de monitoreo, seguridad y optimización para aplicaciones basadas en LLM con características como seguimiento de comportamiento, detección de anomalías y optimización del rendimiento.
GOAT AI
GOAT AI
FreemiumSummarizerLarge Language Models (LLMs)
GOAT AI es una plataforma impulsada por IA que proporciona capacidades de resumen con un clic para varios tipos de contenido, incluidos artículos de noticias, documentos de investigación y videos, mientras que también ofrece orquestación avanzada de agentes de IA para tareas específicas del dominio.
GiGOS
GiGOS
Free TrialLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools
GiGOS es una plataforma de IA que proporciona acceso a múltiples modelos de lenguaje avanzados como Gemini, GPT-4, Claude y Grok, con una interfaz intuitiva para que los usuarios interactúen y comparen diferentes modelos de IA.

Herramientas de IA populares como LFM2

ChatGPT
ChatGPT
Large Language Models (LLMs)AI Chatbot
ChatGPT es un chatbot avanzado impulsado por IA desarrollado por OpenAI que utiliza procesamiento de lenguaje natural para participar en conversaciones similares a las humanas y ayudar con una amplia gama de tareas.
SearchGPT
SearchGPT
Free TrialAI Search EngineLarge Language Models (LLMs)
SearchGPT es un prototipo de búsqueda impulsado por IA de OpenAI que proporciona respuestas rápidas y conversacionales con fuentes claras utilizando modelos GPT.
Gemini 2.5 Pro Preview 05-06
Gemini 2.5 Pro Preview 05-06
Free TrialLarge Language Models (LLMs)AI Chatbot
Gemini es la familia de modelos de IA multimodal más avanzada y capaz de Google que puede entender y razonar sin problemas a través de texto, imágenes, video, audio y código para impulsar diversas aplicaciones y servicios de IA.
OpenAI
OpenAI
Free TrialLarge Language Models (LLMs)
OpenAI es una empresa líder en investigación de inteligencia artificial que desarrolla modelos y tecnologías de IA avanzados para beneficiar a la humanidad.