Liquid AI推出LFM2.5-1.2B-Thinking推理模型，拥有12亿参数，专为复杂逻辑推理和数学任务设计。该模型在端侧部署上实现突破，仅占用约900MB内存，可在现代手机上完全离线运行，将两年前需数据中心支持的推理能力成功迁移至个人移动设备。
Liquid AI推出新一代小型基础模型LFM2.5，专为边缘设备和本地部署设计。该系列包括基础版和指令版，并扩展了日语、视觉语言及音频语言变种。模型基于LFM2混合架构，针对CPU和NPU优化，实现快速高效推理。开源权重已发布在Hugging Face平台。
圣诞节当天，边缘AI初创公司Liquid AI发布开源模型LFM2-2.6B-Exp，仅26亿参数，却在多项基准测试中表现优异，指令跟随能力甚至超越数百亿参数的DeepSeek R1-0528，被赞为“最强3B级模型”。该模型基于第二代LFM2基础模型，通过纯强化学习实现实验性突破。
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。
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LiquidAI
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。
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。
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。
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。
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。
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，在质量、速度和内存效率方面树立了新标准。
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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，在质量、速度和内存效率方面树立了新标准。
LFM2-350M是由Liquid AI开发的第二代混合模型，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，具有3.5亿参数，支持多种语言，适用于边缘计算场景。
LFM2-700M 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，在质量、速度和内存效率方面树立了新标准。
LFM2-350M 是由 Liquid AI 开发的混合模型，专为边缘 AI 和设备端部署设计，具有高效训练和推理能力。
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