Liquid AI 公司于2025年7月发布第二代 Liquid Foundation Models（LFM2），采用创新的“liquid”架构，旨在成为市场上最快的设备端基础模型。其高效的训练和推理能力使小模型能媲美云端大型语言模型。LFM2 最初提供350M、700M 和1.2B 参数的密集检查点版本。
Liquid AI推出LFM2-8B-A1B模型，采用稀疏激活MoE架构，总参数量8.3B但每token仅激活1.5B参数。该设计在保持高表示能力的同时显著降低计算负载，突破“小规模MoE低效”认知，专为资源受限的边缘设备优化，支持实时交互场景。
Liquid AI发布LFM2-VL系列视觉语言基础模型，推动多模态AI向轻量化、快速化和设备端部署发展。该系列包含450M和1.6B两款轻量级模型，前者适用于资源受限环境，后者支持单GPU部署。模型基于LFM2架构，整合了视觉与语言处理能力。
Liquid AI推出LFM2-VL视觉语言模型系列，专为低延迟和设备部署优化。包括450M和1.6B两个高效变体，适用于手机、笔记本、可穿戴设备等，兼顾速度与准确性。相比现有模型，GPU推理速度提升两倍，推动多模态AI应用发展。
LiquidAI
PyLate是一个专注于句子相似度计算和信息检索的工具库，能在多种数据集上进行高效的信息检索任务，为相关领域的研究和应用提供了有力支持。该模型支持8种语言，在多个基准测试中表现出色。
LFM2-VL-3B是Liquid AI开发的多模态视觉语言模型，基于LFM2骨干架构构建，具备强大的视觉理解和推理能力，特别在细粒度感知任务上表现出色。该模型能够高效处理文本和图像输入，支持高达512×512分辨率的原生图像处理。
mradermacher
这是afkfatih/LFM2-8B-A1B-TR模型的量化版本，提供多种GGUF量化格式。该模型是一个80亿参数的多语言大语言模型，特别针对土耳其语进行了优化，支持包括英语、中文、阿拉伯语等9种语言。
nightmedia
LFM2-8B-A1B-qx86-hi-mlx是基于MLX格式的高效推理模型，从LiquidAI/LFM2-8B-A1B转换而来。该模型采用混合专家架构，在推理任务中表现出卓越的效率，特别擅长复杂逻辑推理任务，同时支持多语言处理。
mlx-community
这是一个基于LiquidAI/LFM2-8B-A1B模型转换的8位量化版本，专为Apple MLX框架优化。该模型是一个8B参数的混合专家模型，支持多语言文本生成任务。
LFM2-8B-A1B是针对苹果硅芯片优化的8位量化MLX构建版本，采用专家混合（MoE）架构，总参数约80亿，每个令牌激活约10亿参数，支持设备端快速推理。
purrgpt-community
Tiny-Purr-350M是基于LiquidAI/LFM2-350M微调的对话模型，在Tiny-Purr-2数据集上训练，具有随意、友好且以猫为主题风格的对话回复能力，支持中英双语。
bartowski
这是LiquidAI的LFM2-1.2B-RAG模型的GGUF量化版本，专门为检索增强生成(RAG)任务优化。该模型经过多种量化处理，提供从bf16到Q2_K等多种量化级别，适用于不同硬件条件和性能需求。
Mungert
LFM2是由Liquid AI开发的新一代混合模型，专为边缘AI和设备端部署而设计，在质量、速度和内存效率方面树立了新标准。该模型采用创新的混合Liquid架构，具有乘法门和短卷积，支持多语言处理。
LFM2是由Liquid AI开发的新一代混合模型，专为边缘AI和设备端部署设计。该模型在质量、速度和内存效率方面树立了新标准，特别适合在资源受限的环境中运行。
这是LiquidAI/LFM2-350M-ENJP-MT模型的静态量化版本，支持英语和日语的双向翻译任务，专为边缘计算场景优化，提供多种量化选项以适应不同硬件需求。
LFM2-Audio-1.5B是Liquid AI推出的首个端到端音频基础模型，专为低延迟和实时对话设计。该模型仅15亿参数，能够实现无缝的对话交互，其能力可与参数规模大得多的模型相媲美。
kurakurai
Luth-LFM2-700M 是基于 Liquid AI 的 LFM2-700M 模型进行法语微调的版本。该模型在 Luth-SFT 数据集上训练，显著提升了法语指令遵循、数学和常识推理能力，同时保持了原有的英语能力。
这是LiquidAI的LFM2-VL-1.6B模型的量化版本，使用llama.cpp进行imatrix量化处理，提供多种量化级别选择，能够在不同硬件条件下高效运行视觉语言模型。
sabaridsnfuji
日本收据视觉语言模型lfm2-450M是一款专门用于理解和处理日本收据的视觉语言模型。它基于LiquidAI的LFM2-VL-450M基础模型构建，能够分析收据图像，提取结构化信息，回答关于收据内容的问题，并以日语和英语提供详细描述。
Luth-LFM2-350M 是与 Liquid AI 合作开发的法语优化语言模型，基于 LFM2-350M 在 Luth-SFT 数据集上进行法语微调。该模型在保持英语能力的同时，显著提升了法语指令遵循、数学推理和常识问答能力。
lmstudio-community
LFM2-1.2B是由LiquidAI推出的多语言文本生成模型，支持英语、中文、阿拉伯语等多种语言，为文本创作等场景提供强大助力。该模型经过MLX优化，特别适配苹果硅芯片。
LFM2-1.2B是由LiquidAI推出的1.2B参数规模的多语言文本生成模型，针对苹果硅芯片进行了优化。
LFM2是由Liquid AI开发的新一代混合模型，专为边缘AI和设备端部署而设计，在质量、速度和内存效率方面树立了新标准。
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