首页Liquid AI 开源了面向边缘 AI 的混合专家模型 LFM2.5
人工智能初创公司Liquid AI今日正式发布了其最新的边缘端大型模型LFM2.5-8B-A1B ，并将其开源。该模型专为在消费级硬件上进行工具调用和执行复杂指令而设计，在保持极低计算成本的同时，显著提升了边缘设备上的推理和推断性能。
在架构上，该模型采用稀疏混合专家（MoE）设计，总参数数达83亿。得益于这种稀疏性，每处理一个令牌仅需激活15亿参数，从而能在智能手机、笔记本电脑及类似设备上流畅运行。
扩展上下文与更强推理能力
与前代模型相比，LFM2.5 将上下文窗口从 3.2 万令牌扩展至 12.8 万令牌，预训练数据量也从 12 万亿令牌增至 38 万亿令牌。 作为纯推理模型，它在给出最终答案前会生成一条明确的推理链。其高度压缩的词汇表可高效处理包括中文和阿拉伯语在内的九种语言。
为减少长链推理过程中的逻辑死循环和幻觉现象，开发团队在训练阶段采用了两阶段强化学习（RL）。偏好优化有效减少了长链推理中的“死循环”，而专门的反幻觉奖励机制则使模型能够主动拒绝回答超出其知识库范围的问题。
强大的边缘性能与广泛的生态系统支持
在性能方面，LFM2.5 实现了爆发式提升。其在逻辑推理和抗幻觉基准测试中的得分远超前代模型，在指令执行能力上甚至可与更大规模的模型一较高下。在工具调用方面，该模型默认输出高效的 Python 函数调用，并支持通过系统提示无缝切换至 JSON 格式。
该模型在发布当日即获得主要推理框架的全面支持，包括 llama.cpp、MLX、vLLM 和 SGLang。 在硬件测试中，该模型在 M5 Max 芯片上的解码速度高达每秒 253 字节，在移动设备上约为每秒 30 字节，完美平衡了边缘部署中的隐私与效率。
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评论 (1)
0/500
![AlbertWilson]()
Finally, an open-source model that actually runs on my laptop without melting it. No more cloud dependence? Count me in. 😏
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