LFM2
LFM2, rakiplerinden 2 kat daha hızlı hızla en son performansı sunan ve çeşitli donanım platformlarında verimli cihaz üzerinde AI dağıtımı için özel olarak tasarlanmış yeni bir Liquid Foundation Models sınıfıdır.
https://www.liquid.ai/blog/liquid-foundation-models-v2-our-second-series-of-generative-ai-models?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Aug 26, 2025
LFM2 Aylık Trafik Trendleri
LFM2 geçen ay 41.5k ziyaret aldı ve -10.3% oranında bir Hafif Düşüş gösterdi. Analizimize göre, bu eğilim yapay zeka araçları sektöründeki tipik pazar dinamikleriyle uyumludur.
Geçmiş trafiği görüntüleLFM2 Nedir
LFM2 (Liquid Foundation Models 2), Liquid AI tarafından geliştirilen ve kalite, hız ve bellek verimliliğinde yeni standartlar belirleyen yeni nesil AI modelleridir. Farklı boyutlarda (350M, 700M ve 1.2B parametre) açık kaynaklı modeller olarak yayınlanan LFM2, özellikle cihaz üzerinde dağıtım için optimize edilmiş, evrişim ve dikkat mekanizmalarını birleştiren hibrit bir mimari üzerine kurulmuştur. Modeller, daha büyük modellere karşı rekabetçi performansı korurken metin oluşturma, görsel-dil işleme ve çok dilli yetenekler dahil olmak üzere birden fazla görevi destekler.
LFM2 Temel Özellikleri
LFM2, özellikle cihaz üzerinde yapay zeka dağıtımı için tasarlanmış, evrişim ve dikkat mekanizmalarını birleştiren hibrit bir mimariye sahip yeni bir Sıvı Temel Modeller sınıfıdır. CPU üzerinde rakiplerine göre 2 kat daha hızlı çözme ve ön doldurma performansı sağlarken, önceki nesillere göre 3 kat daha fazla eğitim verimliliği sunar. Modeller, hız, bellek verimliliği ve kalite için optimize edilmiştir ve birden çok dil ve görevi destekleyerek, uç bilişim ve yerel yapay zeka işleme için idealdir.
Hibrit Mimari: 16 evrişim ve dikkat mekanizması bloğunu birleştirir; 10 çift kapılı kısa menzilli evrişim bloğu ve 6 gruplandırılmış sorgu dikkat bloğu içerir
Gelişmiş Performans: Qwen3'e kıyasla CPU üzerinde 2 kat daha hızlı çözme ve ön doldurma performansı sunar, eğitim verimliliğinde 3 kat iyileşme sağlar
Bellek Verimliliği: Uzun girdilerde bile neredeyse sabit çıkarım süresi ve bellek karmaşıklığını korur, bu da onu kaynak kısıtlı ortamlar için uygun hale getirir
Çok Dilli Yetenek: Arapça, Fransızca, Almanca, İspanyolca, Japonca, Korece ve Çince dahil olmak üzere birden çok dili destekler ve çeşitli kıyaslamalarda güçlü performans gösterir
LFM2 Kullanım Alanları
Mobil Uygulamalar: Verimli yerel işleme ve düşük gecikme ile akıllı telefonlar ve tabletlerde yapay zeka yeteneklerini etkinleştirir
Uç Bilişim: Bulut bağlantısının her zaman mevcut olmadığı IoT cihazlarında, giyilebilir cihazlarda ve gömülü sistemlerde yapay zeka uygulamalarına güç sağlar
Kurumsal Güvenlik: Veri egemenliği ve güvenliği gerektiren kuruluşlar için özel, şirket içi yapay zeka işleme sağlar
Otomotiv Sistemleri: Hızlı yanıt sürelerinin ve çevrimdışı çalışmanın çok önemli olduğu araçlarda gerçek zamanlı yapay zeka işlemeyi etkinleştirir
Artıları
Daha hızlı işlem hızıyla uç cihazlarda üstün performans
Geleneksel modellere kıyasla daha düşük bellek gereksinimleri
Bulut bağımlılıkları olmadan yerel işleme yoluyla gizliliği korur
Güçlü çok dilli yetenekler
Eksileri
Bulut tabanlı modellere kıyasla daha küçük parametre boyutlarıyla sınırlıdır
Ticari kullanım, geliri 10 milyon doların üzerinde olan şirketler için lisanslama gerektirir
Bazı karmaşık görevlerde daha büyük bulut tabanlı modellerin performansıyla eşleşmeyebilir
LFM2 Nasıl Kullanılır
LFM2 Modellerine Erişin: Üç boyutta mevcut olan açık kaynaklı LFM2 modellerine erişmek için Hugging Face'i ziyaret edin: 350M, 700M ve 1.2B parametre
Lisans Gereksinimlerini Kontrol Edin: Açık lisansı (Apache 2.0 tabanlı) inceleyin - akademik/araştırma kullanımı ve 10 milyon doların altında geliri olan şirketler için ticari kullanım ücretsizdir. Daha büyük şirketlerin ticari lisanslama için [email protected] ile iletişime geçmesi gerekir
Dağıtım Yöntemi Seçin: Yerel CPU dağıtımı için llama.cpp'yi veya PyTorch ekosistem dağıtımı için ExecuTorch'u seçin. Her ikisi de farklı nicemleme şemalarını destekler (ExecuTorch için 8da4w, llama.cpp için Q4_0)
Giriş İsteklerini Biçimlendirin: Sohbet şablonu biçimini kullanın: '<|startoftext|><|im_start|>system [sistem mesajı]<|im_end|> <|im_start|>user [kullanıcı mesajı]<|im_end|> <|im_start|>assistant'
Sohbet Şablonunu Uygulayın: Girişlerinizi düzgün bir şekilde biçimlendirmek için Hugging Face transformers'dan .apply_chat_template() işlevini kullanın
Yerel Test: Seçilen entegrasyonu kullanarak (CPU dağıtımı için llama.cpp önerilir) modelleri cihazınızda özel ve yerel olarak test edin
İsteğe Bağlı İnce Ayar: Modelleri belirli kullanım durumları için ince ayar yapmanız gerekiyorsa TRL (Transformer Reinforcement Learning) kitaplığını kullanın
Fonksiyon Çağırma: Fonksiyon çağrıları için, sistem isteminde <|tool_list_start|> ve <|tool_list_end|> özel belirteçleri arasında JSON fonksiyon tanımları sağlayın
LFM2 SSS
LFM2, cihaz üzerinde yapay zeka dağıtımı için tasarlanmış, üstün hız, bellek verimliliği ve kalite sunan yeni bir Sıvı Temel Modeller sınıfıdır. CPU üzerinde Qwen3 ve Gemma 3 gibi rakiplerden %200 daha hızlı kod çözme ve ön dolgu performansı sağlayan hibrit bir mimari üzerine kurulmuştur.
Popüler Makaleler
DeepSeek v3.1: AIPURE'un 2025'te GPT-5 ve Claude 4.1 ile Karşılaştırmalı Kapsamlı İncelemesi ve Kıyaslamaları
Aug 26, 2025
Lmarena Nano Banana 2025 İncelemesi: Bu Yapay Zeka Görüntü Oluşturucu Yeni Kral mı? (Gerçek Testler & Kullanıcı Geri Bildirimleri)
Aug 20, 2025
Nano Banana Lmarena'yı Ücretsiz Kullanma Rehberi (2025): Hızlı ve Yaratıcı Yapay Zeka Görüntü Üretimi İçin Nihai Kılavuz
Aug 18, 2025
Nano-Banana: 2025'te Flux Kontext'ten Daha İyi Gizemli Bir Yapay Zeka Görüntü Üreticisi
Aug 15, 2025
LFM2 Web Sitesi Analitiği
LFM2 Trafik ve Sıralamaları
41.5K
Aylık Ziyaretler
#680347
Küresel Sıralama
#7399
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: Sep 2024-Jun 2025
LFM2 Kullanıcı İçgörüleri
00:00:48
Ort. Ziyaret Süresi
2.03
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
44.03%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
LFM2'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
US: 34.58%
TH: 9.58%
IN: 9.34%
VN: 9.21%
DE: 5.8%
Others: 31.51%
LFM2 Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Athena AI
Athena AI, belge analizi, quiz oluşturma, flash kartlar ve etkileşimli sohbet yetenekleri gibi özellikler aracılığıyla kişiselleştirilmiş çalışma yardımı, iş çözümleri ve yaşam koçluğu sunan çok yönlü bir AI destekli platformdur.
Aguru AI
Aguru AI, davranış izleme, anomali tespiti ve performans optimizasyonu gibi özelliklerle LLM tabanlı uygulamalar için kapsamlı izleme, güvenlik ve optimizasyon araçları sağlayan yerel bir yazılım çözümüdür.
GOAT AI
GOAT AI, haber makaleleri, araştırma makaleleri ve videolar gibi çeşitli içerik türleri için tek tıklama ile özetleme yetenekleri sunan AI destekli bir platformdur ve ayrıca alanına özgü görevler için gelişmiş AI ajan orkestrasyonu sağlar.
GiGOS
GiGOS, kullanıcıların etkileşimde bulunabileceği ve farklı AI modellerini karşılaştırabileceği sezgisel bir arayüzle Gemini, GPT-4, Claude ve Grok gibi birden fazla gelişmiş dil modeline erişim sağlayan bir AI platformudur.
LFM2 Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
ChatGPT
ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen, insan benzeri sohbetler gerçekleştirmek ve geniş bir görev yelpazesine yardımcı olmak için doğal dil işleme kullanan gelişmiş bir yapay zeka destekli sohbet robotudur.
SearchGPT
SearchGPT, OpenAI tarafından geliştirilen AI destekli bir arama prototipidir ve GPT modellerini kullanarak hızlı, konuşma tarzında yanıtlar sunar ve net kaynaklar sağlar.
Gemini 2.5 Pro Preview 05-06
Gemini, metin, resim, video, ses ve kod arasında sorunsuz bir şekilde anlayabilen ve akıl yürütebilen Google'ın en gelişmiş ve yetenekli çok modlu AI model ailesidir ve çeşitli AI uygulamaları ve hizmetlerini güçlendirmektedir.
OpenAI
Free TrialLarge Language Models (LLMs)
OpenAI, insanlığa fayda sağlamak için gelişmiş AI modelleri ve teknolojileri geliştiren önde gelen bir yapay zeka araştırma şirketidir.