LFM2
LFM2 là một lớp Mô hình Nền tảng Lỏng mới mang lại hiệu suất hiện đại với tốc độ nhanh hơn 2 lần so với các đối thủ cạnh tranh, được thiết kế đặc biệt để triển khai AI trên thiết bị hiệu quả trên nhiều nền tảng phần cứng khác nhau.
https://www.liquid.ai/blog/liquid-foundation-models-v2-our-second-series-of-generative-ai-models?ref=producthunt&utm_source=aipure
Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Aug 26, 2025
Xu hướng Lưu lượng Truy cập Hàng tháng của LFM2
LFM2 đã nhận được 41.5k lượt truy cập trong tháng trước, thể hiện mức Suy giảm Nhẹ -10.3%. Dựa trên phân tích của chúng tôi, xu hướng này phù hợp với động lực thị trường điển hình trong lĩnh vực công cụ AI.
Xem lịch sử lưu lượng truy cậpLFM2 là gì
LFM2 (Liquid Foundation Models 2) là thế hệ mô hình AI tiếp theo do Liquid AI phát triển, đặt ra các tiêu chuẩn mới về chất lượng, tốc độ và hiệu quả bộ nhớ. Được phát hành dưới dạng các mô hình nguồn mở với các kích thước khác nhau (350M, 700M và 1.2B tham số), LFM2 được xây dựng trên kiến trúc kết hợp giữa cơ chế tích chập và cơ chế chú ý, được tối ưu hóa đặc biệt để triển khai trên thiết bị. Các mô hình hỗ trợ nhiều tác vụ bao gồm tạo văn bản, xử lý ngôn ngữ thị giác và khả năng đa ngôn ngữ trong khi vẫn duy trì hiệu suất cạnh tranh so với các mô hình lớn hơn.
Các Tính năng Chính của LFM2
LFM2 là một lớp Mô hình Nền tảng Lỏng mới được thiết kế đặc biệt để triển khai AI trên thiết bị, có kiến trúc kết hợp giữa cơ chế tích chập và cơ chế chú ý. Nó đạt được hiệu suất giải mã và điền trước nhanh hơn 2 lần so với các đối thủ cạnh tranh trên CPU, với hiệu quả đào tạo được cải thiện gấp 3 lần so với các thế hệ trước. Các mô hình được tối ưu hóa về tốc độ, hiệu quả bộ nhớ và chất lượng đồng thời hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và tác vụ, khiến chúng trở nên lý tưởng cho điện toán biên và xử lý AI cục bộ.
Kiến trúc kết hợp: Kết hợp 16 khối cơ chế tích chập và chú ý, với 10 khối tích chập tầm ngắn hai cổng và 6 khối chú ý truy vấn theo nhóm
Hiệu suất nâng cao: Cung cấp hiệu suất giải mã và điền trước nhanh hơn 2 lần trên CPU so với Qwen3, với cải thiện gấp 3 lần về hiệu quả đào tạo
Tiết kiệm bộ nhớ: Duy trì thời gian suy luận và độ phức tạp bộ nhớ gần như không đổi ngay cả với đầu vào dài, khiến nó phù hợp với các môi trường bị hạn chế về tài nguyên
Khả năng đa ngôn ngữ: Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ bao gồm tiếng Ả Rập, tiếng Pháp, tiếng Đức, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Nhật, tiếng Hàn và tiếng Trung với hiệu suất mạnh mẽ trên nhiều điểm chuẩn khác nhau
Các Trường hợp Sử dụng của LFM2
Ứng dụng di động: Cho phép các khả năng AI trên điện thoại thông minh và máy tính bảng với khả năng xử lý cục bộ hiệu quả và độ trễ thấp
Điện toán biên: Cung cấp năng lượng cho các ứng dụng AI trong các thiết bị IoT, thiết bị đeo và hệ thống nhúng, nơi kết nối đám mây không phải lúc nào cũng khả dụng
Bảo mật doanh nghiệp: Cung cấp khả năng xử lý AI tại chỗ, riêng tư cho các tổ chức yêu cầu chủ quyền và bảo mật dữ liệu
Hệ thống ô tô: Cho phép xử lý AI theo thời gian thực trong xe, nơi thời gian phản hồi nhanh và hoạt động ngoại tuyến là rất quan trọng
Ưu điểm
Hiệu suất vượt trội trên các thiết bị biên với tốc độ xử lý nhanh hơn
Yêu cầu bộ nhớ thấp hơn so với các mô hình truyền thống
Duy trì quyền riêng tư thông qua xử lý cục bộ mà không cần phụ thuộc vào đám mây
Khả năng đa ngôn ngữ mạnh mẽ
Nhược điểm
Giới hạn ở kích thước tham số nhỏ hơn so với các mô hình dựa trên đám mây
Việc sử dụng cho mục đích thương mại yêu cầu giấy phép đối với các công ty có doanh thu trên 10 triệu đô la
Có thể không phù hợp với hiệu suất của các mô hình dựa trên đám mây lớn hơn trong một số tác vụ phức tạp
Cách Sử dụng LFM2
Truy cập Mô hình LFM2: Truy cập Hugging Face để truy cập các mô hình LFM2 nguồn mở có sẵn với ba kích thước: 350M, 700M và 1.2B tham số
Kiểm tra Yêu cầu về Giấy phép: Xem xét giấy phép mở (dựa trên Apache 2.0) - miễn phí cho mục đích sử dụng học thuật/nghiên cứu và sử dụng thương mại cho các công ty có doanh thu dưới 10 triệu đô la. Các công ty lớn hơn cần liên hệ [email protected] để được cấp phép thương mại
Chọn Phương pháp Triển khai: Chọn llama.cpp để triển khai CPU cục bộ hoặc ExecuTorch để triển khai hệ sinh thái PyTorch. Cả hai đều hỗ trợ các lược đồ lượng tử hóa khác nhau (8da4w cho ExecuTorch, Q4_0 cho llama.cpp)
Định dạng Lời nhắc Đầu vào: Sử dụng định dạng mẫu trò chuyện: '<|startoftext|><|im_start|>system [tin nhắn hệ thống]<|im_end|> <|im_start|>user [tin nhắn người dùng]<|im_end|> <|im_start|>assistant'
Áp dụng Mẫu Trò chuyện: Sử dụng hàm .apply_chat_template() từ Hugging Face transformers để định dạng đúng đầu vào của bạn
Kiểm tra Cục bộ: Kiểm tra các mô hình một cách riêng tư và cục bộ trên thiết bị của bạn bằng cách sử dụng tích hợp đã chọn (llama.cpp được khuyến nghị để triển khai CPU)
Tinh chỉnh Tùy chọn: Sử dụng thư viện TRL (Transformer Reinforcement Learning) nếu bạn cần tinh chỉnh các mô hình cho các trường hợp sử dụng cụ thể
Gọi Hàm: Đối với các lệnh gọi hàm, hãy cung cấp các định nghĩa hàm JSON giữa các mã thông báo đặc biệt <|tool_list_start|> và <|tool_list_end|> trong lời nhắc hệ thống
Câu hỏi Thường gặp về LFM2
LFM2 là một lớp Mô hình Nền tảng Lỏng mới được thiết kế để triển khai AI trên thiết bị, mang lại tốc độ, hiệu quả bộ nhớ và chất lượng vượt trội. Nó được xây dựng trên một kiến trúc lai, cung cấp hiệu suất giải mã và điền trước nhanh hơn 200% so với các đối thủ cạnh tranh như Qwen3 và Gemma 3 trên CPU.
Bài viết phổ biến
DeepSeek v3.1: Đánh giá toàn diện của AIPURE với các điểm chuẩn & so sánh với GPT-5 và Claude 4.1 năm 2025
Aug 26, 2025
Đánh giá Lmarena Nano Banana 2025: Liệu đây có phải là Vua mới của Trình tạo ảnh AI? (Kiểm nghiệm thực tế & Phản hồi từ người dùng)
Aug 20, 2025
Hướng dẫn sử dụng Nano Banana Lmarena miễn phí (2025): Hướng dẫn tối thượng để tạo ảnh AI nhanh chóng & sáng tạo
Aug 18, 2025
Nano-Banana: Một trình tạo ảnh AI bí ẩn tốt hơn Flux Kontext vào năm 2025
Aug 15, 2025
Phân tích Trang web LFM2
Lưu lượng truy cập & Xếp hạng của LFM2
41.5K
Lượt truy cập hàng tháng
#680347
Xếp hạng Toàn cầu
#7399
Xếp hạng Danh mục
Xu hướng Lưu lượng truy cập: Sep 2024-Jun 2025
Thông tin chi tiết về Người dùng LFM2
00:00:48
Thời lượng Truy cập Trung bình
2.03
Số trang mỗi lần Truy cập
44.03%
Tỷ lệ Thoát của Người dùng
Khu vực Hàng đầu của LFM2
US: 34.58%
TH: 9.58%
IN: 9.34%
VN: 9.21%
DE: 5.8%
Others: 31.51%
Công cụ AI Mới nhất Tương tự LFM2
Athena AI
Athena AI là một nền tảng đa năng được hỗ trợ bởi AI cung cấp hỗ trợ học tập cá nhân hóa, giải pháp kinh doanh và huấn luyện cuộc sống thông qua các tính năng như phân tích tài liệu, tạo bài kiểm tra, thẻ ghi nhớ và khả năng trò chuyện tương tác.
Aguru AI
Aguru AI là một giải pháp phần mềm tại chỗ cung cấp các công cụ giám sát, bảo mật và tối ưu hóa toàn diện cho các ứng dụng dựa trên LLM với các tính năng như theo dõi hành vi, phát hiện bất thường và tối ưu hóa hiệu suất.
GOAT AI
GOAT AI là một nền tảng được hỗ trợ bởi AI cung cấp khả năng tóm tắt một cú nhấp chuột cho nhiều loại nội dung bao gồm bài báo, tài liệu nghiên cứu và video, đồng thời cũng cung cấp khả năng điều phối đại lý AI tiên tiến cho các nhiệm vụ cụ thể theo miền.
GiGOS
GiGOS là một nền tảng AI cung cấp quyền truy cập vào nhiều mô hình ngôn ngữ tiên tiến như Gemini, GPT-4, Claude và Grok với giao diện trực quan để người dùng tương tác và so sánh các mô hình AI khác nhau.
Công cụ AI Phổ biến Giống LFM2
ChatGPT
ChatGPT là một chatbot tiên tiến được phát triển bởi OpenAI, sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tham gia vào các cuộc trò chuyện giống như con người và hỗ trợ một loạt các nhiệm vụ.
SearchGPT
SearchGPT là một nguyên mẫu tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI của OpenAI, cung cấp câu trả lời nhanh chóng, trò chuyện với các nguồn rõ ràng sử dụng các mô hình GPT.
Gemini 2.5 Pro Preview 05-06
Gemini là gia đình mô hình AI đa phương thức tiên tiến và mạnh mẽ nhất của Google có thể hiểu và suy luận liền mạch qua văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và mã để cung cấp sức mạnh cho nhiều ứng dụng và dịch vụ AI khác nhau.
OpenAI
Free TrialLarge Language Models (LLMs)
OpenAI là một công ty nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hàng đầu phát triển các mô hình và công nghệ AI tiên tiến để mang lại lợi ích cho nhân loại.