Liquid AI推出LFM2.5-1.2B-Thinking推理模型，擁有12億參數，專爲複雜邏輯推理和數學任務設計。該模型在端側部署上實現突破，僅佔用約900MB內存，可在現代手機上完全離線運行，將兩年前需數據中心支持的推理能力成功遷移至個人移動設備。
Liquid AI推出新一代小型基礎模型LFM2.5，專爲邊緣設備和本地部署設計。該系列包括基礎版和指令版，並擴展了日語、視覺語言及音頻語言變種。模型基於LFM2混合架構，針對CPU和NPU優化，實現快速高效推理。開源權重已發佈在Hugging Face平臺。
聖誕節當天，邊緣AI初創公司Liquid AI發佈開源模型LFM2-2.6B-Exp，僅26億參數，卻在多項基準測試中表現優異，指令跟隨能力甚至超越數百億參數的DeepSeek R1-0528，被贊爲“最強3B級模型”。該模型基於第二代LFM2基礎模型，通過純強化學習實現實驗性突破。
Liquid AI 公司於2025年7月發佈第二代 Liquid Foundation Models（LFM2），採用創新的“liquid”架構，旨在成爲市場上最快的設備端基礎模型。其高效的訓練和推理能力使小模型能媲美雲端大型語言模型。LFM2 最初提供350M、700M 和1.2B 參數的密集檢查點版本。
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LFM2-VL-3B是Liquid AI開發的多模態視覺語言模型，基於LFM2骨幹架構構建，具備強大的視覺理解和推理能力，特別在細粒度感知任務上表現出色。該模型能夠高效處理文本和圖像輸入，支持高達512×512分辨率的原生圖像處理。
Mungert
LFM2是由Liquid AI開發的新一代混合模型，專為邊緣AI和設備端部署而設計，在質量、速度和內存效率方面樹立了新標準。該模型採用創新的混合Liquid架構，具有乘法門和短卷積，支持多語言處理。
LFM2是由Liquid AI開發的新一代混合模型，專為邊緣AI和設備端部署設計。該模型在質量、速度和內存效率方面樹立了新標準，特別適合在資源受限的環境中運行。
LFM2-Audio-1.5B是Liquid AI推出的首個端到端音頻基礎模型，專為低延遲和即時對話設計。該模型僅15億參數，能夠實現無縫的對話交互，其能力可與參數規模大得多的模型相媲美。
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Luth-LFM2-700M 是基於 Liquid AI 的 LFM2-700M 模型進行法語微調的版本。該模型在 Luth-SFT 數據集上訓練，顯著提升了法語指令遵循、數學和常識推理能力，同時保持了原有的英語能力。
Luth-LFM2-350M 是與 Liquid AI 合作開發的法語優化語言模型，基於 LFM2-350M 在 Luth-SFT 數據集上進行法語微調。該模型在保持英語能力的同時，顯著提升了法語指令遵循、數學推理和常識問答能力。
LFM2是由Liquid AI開發的新一代混合模型，專為邊緣AI和設備端部署而設計，在質量、速度和內存效率方面樹立了新標準。
LFM2是由Liquid AI開發的新一代混合模型，專為邊緣AI和設備端部署設計，在質量、速度和內存效率方面樹立了新標準。
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LFM2 是由 Liquid AI 開發的新一代混合模型，專為邊緣 AI 和設備端部署設計，在質量、速度和內存效率方面樹立了新標準。
LFM2-350M是由Liquid AI開發的第二代混合模型，專為邊緣AI和設備端部署設計。該模型在質量、速度和內存效率方面樹立了新標準，具有3.5億參數，支持多種語言，適用於邊緣計算場景。
LFM2-700M 是由 Liquid AI 開發的新一代混合模型，專為邊緣 AI 和設備端部署設計，在質量、速度和內存效率方面樹立了新標準。
LFM2-350M 是由 Liquid AI 開發的混合模型，專為邊緣 AI 和設備端部署設計，具有高效訓練和推理能力。
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