LFM2

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LFM2 è una nuova classe di Liquid Foundation Models che offre prestazioni all'avanguardia con una velocità 2 volte superiore rispetto ai concorrenti, progettata specificamente per un'efficiente implementazione di AI su dispositivo su varie piattaforme hardware.
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https://www.liquid.ai/blog/liquid-foundation-models-v2-our-second-series-of-generative-ai-models?ref=producthunt&utm_source=aipure
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Informazioni sul Prodotto

Aggiornato:Aug 26, 2025

Tendenze del traffico mensile di LFM2

LFM2 ha ricevuto 41.5k visite il mese scorso, dimostrando un Leggero Calo del -10.3%. In base alla nostra analisi, questo trend è in linea con le tipiche dinamiche di mercato nel settore degli strumenti AI.
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Cos'è LFM2

LFM2 (Liquid Foundation Models 2) è la prossima generazione di modelli AI sviluppati da Liquid AI che stabilisce nuovi standard in termini di qualità, velocità ed efficienza della memoria. Rilasciato come modello open-source con diverse dimensioni (350M, 700M e 1.2B di parametri), LFM2 è costruito su un'architettura ibrida che combina meccanismi di convoluzione e attenzione, specificamente ottimizzata per l'implementazione su dispositivo. I modelli supportano molteplici attività tra cui la generazione di testo, l'elaborazione di visione-linguaggio e funzionalità multilingue, mantenendo al contempo prestazioni competitive rispetto a modelli più grandi.

Caratteristiche principali di LFM2

LFM2 è una nuova classe di Liquid Foundation Models progettata specificamente per l'implementazione dell'IA su dispositivo, caratterizzata da un'architettura ibrida che combina meccanismi di convoluzione e attenzione. Ottiene prestazioni di decodifica e precompilazione 2 volte più veloci rispetto ai concorrenti su CPU, con un'efficienza di addestramento 3 volte superiore rispetto alle generazioni precedenti. I modelli sono ottimizzati per velocità, efficienza della memoria e qualità, supportando al contempo più lingue e attività, rendendoli ideali per l'edge computing e l'elaborazione AI locale.
Architettura Ibrida: Combina 16 blocchi di meccanismi di convoluzione e attenzione, con 10 blocchi di convoluzione a corto raggio a doppia porta e 6 blocchi di attenzione di query raggruppate
Prestazioni Ottimizzate: Offre prestazioni di decodifica e precompilazione 2 volte più veloci su CPU rispetto a Qwen3, con un miglioramento di 3 volte nell'efficienza di addestramento
Efficienza della Memoria: Mantiene un tempo di inferenza e una complessità di memoria quasi costanti anche con input lunghi, rendendolo adatto per ambienti con risorse limitate
Capacità Multilingue: Supporta più lingue tra cui arabo, francese, tedesco, spagnolo, giapponese, coreano e cinese con forti prestazioni in vari benchmark

Casi d'uso di LFM2

Applicazioni Mobile: Abilita funzionalità AI su smartphone e tablet con elaborazione locale efficiente e bassa latenza
Edge Computing: Alimenta applicazioni AI in dispositivi IoT, dispositivi indossabili e sistemi embedded dove la connettività cloud non è sempre disponibile
Sicurezza Aziendale: Fornisce elaborazione AI privata e on-premise per le organizzazioni che richiedono sovranità e sicurezza dei dati
Sistemi Automobilistici: Abilita l'elaborazione AI in tempo reale nei veicoli dove tempi di risposta rapidi e funzionamento offline sono cruciali

Vantaggi

Prestazioni superiori su dispositivi edge con velocità di elaborazione più elevate
Requisiti di memoria inferiori rispetto ai modelli tradizionali
Mantiene la privacy attraverso l'elaborazione locale senza dipendenze dal cloud
Forti capacità multilingue

Svantaggi

Limitato a dimensioni di parametri inferiori rispetto ai modelli basati su cloud
L'uso commerciale richiede la licenza per le aziende con entrate superiori a $10 milioni
Potrebbe non corrispondere alle prestazioni di modelli basati su cloud più grandi in alcune attività complesse

Come usare LFM2

Accedi ai modelli LFM2: Visita Hugging Face per accedere ai modelli LFM2 open-source disponibili in tre dimensioni: 350M, 700M e 1.2B di parametri
Verifica i requisiti di licenza: Rivedi la licenza open (basata su Apache 2.0) - gratuita per uso accademico/di ricerca e uso commerciale per aziende con un fatturato inferiore a 10 milioni di dollari. Le aziende più grandi devono contattare [email protected] per la licenza commerciale
Scegli il metodo di implementazione: Seleziona llama.cpp per l'implementazione CPU locale o ExecuTorch per l'implementazione nell'ecosistema PyTorch. Entrambi supportano diversi schemi di quantizzazione (8da4w per ExecuTorch, Q4_0 per llama.cpp)
Formatta i prompt di input: Usa il formato del modello di chat: '<|startoftext|><|im_start|>system [messaggio di sistema]<|im_end|> <|im_start|>user [messaggio utente]<|im_end|> <|im_start|>assistant'
Applica il modello di chat: Usa la funzione .apply_chat_template() da Hugging Face transformers per formattare correttamente i tuoi input
Test locale: Testa i modelli privatamente e localmente sul tuo dispositivo utilizzando l'integrazione scelta (llama.cpp consigliato per l'implementazione CPU)
Fine-tuning opzionale: Usa la libreria TRL (Transformer Reinforcement Learning) se hai bisogno di mettere a punto i modelli per casi d'uso specifici
Chiamata di funzioni: Per le chiamate di funzioni, fornisci definizioni di funzioni JSON tra i token speciali <|tool_list_start|> e <|tool_list_end|> nel prompt di sistema

FAQ di LFM2

LFM2 è una nuova classe di modelli Liquid Foundation progettati per l'implementazione dell'IA su dispositivo, che offre velocità, efficienza della memoria e qualità superiori. È costruito su un'architettura ibrida che offre prestazioni di decodifica e precompilazione del 200% più veloci rispetto ai concorrenti come Qwen3 e Gemma 3 su CPU.

Analisi del Sito Web di LFM2

Traffico e Classifiche di LFM2
41.5K
Visite Mensili
#680347
Classifica Globale
#7399
Classifica di Categoria
Tendenze del Traffico: Sep 2024-Jun 2025
Approfondimenti sugli Utenti di LFM2
00:00:48
Durata Media della Visita
2.03
Pagine per Visita
44.03%
Tasso di Rimbalzo degli Utenti
Principali Regioni di 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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