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
LFM2

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 traffic

Apa 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.

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
  1. US: 34.58%

  2. TH: 9.58%

  3. IN: 9.34%

  4. VN: 9.21%

  5. DE: 5.8%

  6. Others: 31.51%

Alat AI Terbaru Serupa dengan LFM2

Athena AI
Athena AI
Athena AI adalah platform bertenaga AI yang serbaguna yang menawarkan bantuan belajar yang dipersonalisasi, solusi bisnis, dan pelatihan hidup melalui fitur seperti analisis dokumen, pembuatan kuis, kartu flash, dan kemampuan obrolan interaktif.
Aguru AI
Aguru AI
Aguru AI adalah solusi perangkat lunak on-premises yang menyediakan pemantauan komprehensif, keamanan, dan alat optimisasi untuk aplikasi berbasis LLM dengan fitur seperti pelacakan perilaku, deteksi anomali, dan optimisasi kinerja.
GOAT AI
GOAT AI
GOAT AI adalah platform yang didukung AI yang menyediakan kemampuan ringkasan satu klik untuk berbagai jenis konten termasuk artikel berita, makalah penelitian, dan video, sambil juga menawarkan orkestrasi agen AI canggih untuk tugas spesifik domain.
GiGOS
GiGOS
GiGOS adalah platform AI yang menyediakan akses ke berbagai model bahasa canggih seperti Gemini, GPT-4, Claude, dan Grok dengan antarmuka intuitif bagi pengguna untuk berinteraksi dan membandingkan berbagai model AI.