Liquid AI推出LFM2-8B-A1B模型，採用稀疏激活MoE架構，總參數量8.3B但每token僅激活1.5B參數。該設計在保持高表示能力的同時顯著降低計算負載，突破“小規模MoE低效”認知，專爲資源受限的邊緣設備優化，支持實時交互場景。
mradermacher
這是afkfatih/LFM2-8B-A1B-TR模型的量化版本，提供多種GGUF量化格式。該模型是一個80億參數的多語言大語言模型，特別針對土耳其語進行了優化，支持包括英語、中文、阿拉伯語等9種語言。
nightmedia
LFM2-8B-A1B-qx86-hi-mlx是基於MLX格式的高效推理模型，從LiquidAI/LFM2-8B-A1B轉換而來。該模型採用混合專家架構，在推理任務中表現出卓越的效率，特別擅長複雜邏輯推理任務，同時支持多語言處理。
mlx-community
這是一個基於LiquidAI/LFM2-8B-A1B模型轉換的8位量化版本，專為Apple MLX框架優化。該模型是一個8B參數的混合專家模型，支持多語言文本生成任務。
LFM2-8B-A1B是針對蘋果硅芯片優化的8位量化MLX構建版本，採用專家混合（MoE）架構，總參數約80億，每個令牌激活約10億參數，支持設備端快速推理。
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