LFM2

LFM2

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LFM2 est une nouvelle classe de Liquid Foundation Models qui offre des performances de pointe avec une vitesse 2 fois plus rapide que ses concurrents, conçu spécifiquement pour un déploiement d'IA efficace sur l'appareil sur diverses plateformes matérielles.
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LFM2

Informations sur le produit

Mis à jour:Aug 26, 2025

Tendances du trafic mensuel de LFM2

LFM2 a reçu 41.5k visites le mois dernier, démontrant une Légère baisse de -10.3%. Selon notre analyse, cette tendance s'aligne avec la dynamique typique du marché dans le secteur des outils d'IA.
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Qu'est-ce que LFM2

LFM2 (Liquid Foundation Models 2) est la prochaine génération de modèles d'IA développés par Liquid AI qui établit de nouvelles normes en matière de qualité, de vitesse et d'efficacité de la mémoire. Publié en tant que modèles open source avec différentes tailles (350M, 700M et 1,2B de paramètres), LFM2 est construit sur une architecture hybride combinant des mécanismes de convolution et d'attention, spécifiquement optimisés pour le déploiement sur l'appareil. Les modèles prennent en charge plusieurs tâches, notamment la génération de texte, le traitement vision-langue et les capacités multilingues, tout en maintenant des performances compétitives par rapport aux modèles plus volumineux.

Caractéristiques principales de LFM2

LFM2 est une nouvelle classe de modèles de fondation liquides conçus spécifiquement pour le déploiement de l'IA sur les appareils, dotée d'une architecture hybride qui combine des mécanismes de convolution et d'attention. Elle offre des performances de décodage et de préremplissage 2 fois plus rapides que ses concurrents sur le CPU, avec une efficacité de formation 3 fois supérieure à celle des générations précédentes. Les modèles sont optimisés pour la vitesse, l'efficacité de la mémoire et la qualité, tout en prenant en charge plusieurs langues et tâches, ce qui les rend idéaux pour l'informatique de pointe et le traitement local de l'IA.
Architecture Hybride: Combine 16 blocs de mécanismes de convolution et d'attention, avec 10 blocs de convolution à courte portée à double porte et 6 blocs d'attention de requête groupée
Performance Améliorée: Offre des performances de décodage et de préremplissage 2 fois plus rapides sur le CPU par rapport à Qwen3, avec une amélioration de 3x de l'efficacité de la formation
Efficacité de la Mémoire: Maintient un temps d'inférence et une complexité de mémoire presque constants, même avec des entrées longues, ce qui le rend adapté aux environnements à ressources limitées
Capacité Multilingue: Prend en charge plusieurs langues, dont l'arabe, le français, l'allemand, l'espagnol, le japonais, le coréen et le chinois, avec de solides performances dans divers benchmarks

Cas d'utilisation de LFM2

Applications Mobiles: Permet des capacités d'IA sur les smartphones et les tablettes avec un traitement local efficace et une faible latence
Informatique de Pointe: Alimente les applications d'IA dans les appareils IoT, les dispositifs portables et les systèmes embarqués où la connectivité au cloud n'est pas toujours disponible
Sécurité d'Entreprise: Fournit un traitement d'IA privé et sur site pour les organisations qui exigent la souveraineté et la sécurité des données
Systèmes Automobiles: Permet le traitement de l'IA en temps réel dans les véhicules où des temps de réponse rapides et un fonctionnement hors ligne sont essentiels

Avantages

Performance supérieure sur les appareils de périphérie avec une vitesse de traitement plus rapide
Exigences de mémoire inférieures par rapport aux modèles traditionnels
Maintient la confidentialité grâce au traitement local sans dépendance au cloud
Fortes capacités multilingues

Inconvénients

Limité à des tailles de paramètres plus petites par rapport aux modèles basés sur le cloud
L'utilisation commerciale nécessite une licence pour les entreprises dont le chiffre d'affaires dépasse 10 millions de dollars
Peut ne pas égaler les performances des modèles basés sur le cloud plus importants dans certaines tâches complexes

Comment utiliser LFM2

Accéder aux modèles LFM2: Visitez Hugging Face pour accéder aux modèles LFM2 open source disponibles en trois tailles : 350M, 700M et 1,2B de paramètres
Vérifier les exigences de licence: Consultez la licence ouverte (basée sur Apache 2.0) - gratuite pour une utilisation académique/de recherche et une utilisation commerciale pour les entreprises dont le chiffre d'affaires est inférieur à 10 millions de dollars. Les grandes entreprises doivent contacter [email protected] pour obtenir une licence commerciale
Choisir la méthode de déploiement: Sélectionnez soit llama.cpp pour un déploiement CPU local, soit ExecuTorch pour un déploiement dans l'écosystème PyTorch. Les deux prennent en charge différents schémas de quantification (8da4w pour ExecuTorch, Q4_0 pour llama.cpp)
Formater les invites d'entrée: Utilisez le format de modèle de chat : '<|startoftext|><|im_start|>system [message système]<|im_end|> <|im_start|>user [message utilisateur]<|im_end|> <|im_start|>assistant'
Appliquer le modèle de chat: Utilisez la fonction .apply_chat_template() des transformateurs Hugging Face pour formater correctement vos entrées
Tests locaux: Testez les modèles en privé et localement sur votre appareil en utilisant l'intégration choisie (llama.cpp recommandé pour le déploiement CPU)
Affinage optionnel: Utilisez la bibliothèque TRL (Transformer Reinforcement Learning) si vous devez affiner les modèles pour des cas d'utilisation spécifiques
Appel de fonction: Pour les appels de fonction, fournissez des définitions de fonction JSON entre les jetons spéciaux <|tool_list_start|> et <|tool_list_end|> dans l'invite système

FAQ de LFM2

LFM2 est une nouvelle classe de modèles de fondation liquides conçus pour le déploiement de l'IA sur les appareils, offrant une vitesse, une efficacité de mémoire et une qualité supérieures. Il est construit sur une architecture hybride qui offre des performances de décodage et de préremplissage 200 % plus rapides que les concurrents comme Qwen3 et Gemma 3 sur CPU.

Analyses du site web de LFM2

Trafic et classements de LFM2
41.5K
Visites mensuelles
#680347
Classement mondial
#7399
Classement par catégorie
Tendances du trafic : Sep 2024-Jun 2025
Aperçu des utilisateurs de LFM2
00:00:48
Durée moyenne de visite
2.03
Pages par visite
44.03%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions 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%

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