
LFM2
LFM2 adalah kelas baru dari Liquid Foundation Models yang memberikan kinerja canggih dengan kecepatan 2x lebih cepat daripada pesaing, yang dirancang khusus untuk penerapan AI pada perangkat yang efisien di berbagai platform perangkat keras.
https://www.liquid.ai/blog/liquid-foundation-models-v2-our-second-series-of-generative-ai-models?ref=producthunt&utm_source=aipure

Informasi Produk
Diperbarui:Aug 26, 2025
Tren Traffic Bulanan LFM2
LFM2 menerima 41.5k kunjungan bulan lalu, menunjukkan Penurunan Sedikit sebesar -10.3%. Berdasarkan analisis kami, tren ini sejalan dengan dinamika pasar yang umum di sektor alat AI.
Lihat riwayat trafficApa itu LFM2
LFM2 (Liquid Foundation Models 2) adalah generasi berikutnya dari model AI yang dikembangkan oleh Liquid AI yang menetapkan standar baru dalam kualitas, kecepatan, dan efisiensi memori. Dirilis sebagai model sumber terbuka dengan berbagai ukuran (350M, 700M, dan 1.2B parameter), LFM2 dibangun di atas arsitektur hibrida yang menggabungkan konvolusi dan mekanisme perhatian, yang secara khusus dioptimalkan untuk penerapan pada perangkat. Model ini mendukung berbagai tugas termasuk pembuatan teks, pemrosesan bahasa visual, dan kemampuan multibahasa sambil mempertahankan kinerja kompetitif terhadap model yang lebih besar.
Fitur Utama LFM2
LFM2 adalah kelas baru dari Model Fondasi Cair yang dirancang khusus untuk penerapan AI pada perangkat, menampilkan arsitektur hibrida yang menggabungkan mekanisme konvolusi dan atensi. Ia mencapai kinerja dekode dan pra-isi 2x lebih cepat daripada pesaing di CPU, dengan peningkatan efisiensi pelatihan 3x lipat dibandingkan generasi sebelumnya. Model-model ini dioptimalkan untuk kecepatan, efisiensi memori, dan kualitas sambil mendukung berbagai bahasa dan tugas, menjadikannya ideal untuk komputasi tepi dan pemrosesan AI lokal.
Arsitektur Hibrida: Menggabungkan 16 blok mekanisme konvolusi dan atensi, dengan 10 blok konvolusi jarak pendek gerbang ganda dan 6 blok atensi kueri yang dikelompokkan
Peningkatan Kinerja: Menghasilkan kinerja dekode dan pra-isi 2x lebih cepat di CPU dibandingkan dengan Qwen3, dengan peningkatan 3x lipat dalam efisiensi pelatihan
Efisien Memori: Mempertahankan waktu inferensi dan kompleksitas memori yang hampir konstan bahkan dengan input yang panjang, membuatnya cocok untuk lingkungan dengan sumber daya terbatas
Kemampuan Multilingual: Mendukung berbagai bahasa termasuk Arab, Prancis, Jerman, Spanyol, Jepang, Korea, dan Cina dengan kinerja yang kuat di berbagai tolok ukur
Kasus Penggunaan LFM2
Aplikasi Seluler: Memungkinkan kemampuan AI pada ponsel cerdas dan tablet dengan pemrosesan lokal yang efisien dan latensi rendah
Komputasi Tepi: Mendukung aplikasi AI di perangkat IoT, perangkat sandang, dan sistem tertanam di mana konektivitas awan tidak selalu tersedia
Keamanan Perusahaan: Menyediakan pemrosesan AI pribadi di tempat untuk organisasi yang membutuhkan kedaulatan dan keamanan data
Sistem Otomotif: Memungkinkan pemrosesan AI waktu nyata di kendaraan di mana waktu respons cepat dan operasi offline sangat penting
Kelebihan
Kinerja superior pada perangkat tepi dengan kecepatan pemrosesan lebih cepat
Persyaratan memori lebih rendah dibandingkan dengan model tradisional
Menjaga privasi melalui pemrosesan lokal tanpa ketergantungan awan
Kemampuan multilingual yang kuat
Kekurangan
Terbatas pada ukuran parameter yang lebih kecil dibandingkan dengan model berbasis awan
Penggunaan komersial memerlukan lisensi untuk perusahaan dengan pendapatan di atas $10 juta
Mungkin tidak sesuai dengan kinerja model berbasis awan yang lebih besar dalam beberapa tugas kompleks
Cara Menggunakan LFM2
Akses Model LFM2: Kunjungi Hugging Face untuk mengakses model LFM2 sumber terbuka yang tersedia dalam tiga ukuran: 350M, 700M, dan 1.2B parameter
Periksa Persyaratan Lisensi: Tinjau lisensi terbuka (berdasarkan Apache 2.0) - gratis untuk penggunaan akademik/penelitian dan penggunaan komersial untuk perusahaan dengan pendapatan di bawah $10 juta. Perusahaan yang lebih besar perlu menghubungi [email protected] untuk lisensi komersial
Pilih Metode Penerapan: Pilih salah satu llama.cpp untuk penerapan CPU lokal atau ExecuTorch untuk penerapan ekosistem PyTorch. Keduanya mendukung skema kuantisasi yang berbeda (8da4w untuk ExecuTorch, Q4_0 untuk llama.cpp)
Format Prompt Masukan: Gunakan format templat obrolan: '<|startoftext|><|im_start|>system [pesan sistem]<|im_end|> <|im_start|>user [pesan pengguna]<|im_end|> <|im_start|>assistant'
Terapkan Templat Obrolan: Gunakan fungsi .apply_chat_template() dari transformer Hugging Face untuk memformat masukan Anda dengan benar
Pengujian Lokal: Uji model secara pribadi dan lokal di perangkat Anda menggunakan integrasi yang dipilih (llama.cpp direkomendasikan untuk penerapan CPU)
Penyetelan Halus Opsional: Gunakan pustaka TRL (Transformer Reinforcement Learning) jika Anda perlu menyetel model untuk kasus penggunaan tertentu
Pemanggilan Fungsi: Untuk panggilan fungsi, berikan definisi fungsi JSON antara token khusus <|tool_list_start|> dan <|tool_list_end|> dalam prompt sistem
FAQ LFM2
LFM2 adalah kelas baru dari Liquid Foundation Models yang dirancang untuk penerapan AI pada perangkat, menawarkan kecepatan, efisiensi memori, dan kualitas yang superior. Model ini dibangun di atas arsitektur hibrida yang memberikan kinerja dekode dan pengisian awal 200% lebih cepat daripada pesaing seperti Qwen3 dan Gemma 3 pada CPU.
Artikel Populer

DeepSeek v3.1: Ulasan Komprehensif AIPURE dengan Tolok Ukur & Perbandingan vs GPT-5 vs Claude 4.1 di Tahun 2025
Aug 26, 2025

Ulasan Lmarena Nano Banana 2025: Apakah Generator Gambar AI Ini Raja Baru? (Tes Nyata & Umpan Balik Pengguna)
Aug 20, 2025

Cara Menggunakan Nano Banana Lmarena Gratis (2025): Panduan Utama untuk Pembuatan Gambar AI yang Cepat & Kreatif
Aug 18, 2025

Nano-Banana: Generator Gambar AI Misterius yang Lebih Baik dari Flux Kontext di Tahun 2025
Aug 15, 2025
Analitik Situs Web LFM2
Lalu Lintas & Peringkat LFM2
41.5K
Kunjungan Bulanan
#680347
Peringkat Global
#7399
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: Sep 2024-Jun 2025
Wawasan Pengguna LFM2
00:00:48
Rata-rata Durasi Kunjungan
2.03
Halaman Per Kunjungan
44.03%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas LFM2
US: 34.58%
TH: 9.58%
IN: 9.34%
VN: 9.21%
DE: 5.8%
Others: 31.51%