230 milliós AI-modell veri a nagyobbakat adatkinyerésben

A Liquid AI bemutatta legkisebb AI-modelljét, a LFM2.5-230M-et, amely 230 millió paraméterével okostelefonokon, laptopokon és robotokon is futtatható, mindössze 400 MB alatti memóriával. A modell adatkinyerési feladatokban múlja felül a nála négyszer nagyobb riválisokat — közölte a VentureBeat.

A Liquid AI, amelyet korábbi MIT kutatók alapítottak, a LFM2 architektúrát használja a nagy sebesség és az alacsony memóriahasználat érdekében. Míg a nagy AI-cégek milliárdos paraméterekkel dolgoznak, a Liquid AI a hatékonyságra és az edge-eszközökre fókuszál. A LFM2.5-230M 19 billió token előképzési adaton alapul, és 32 KB-os kontextusablakot kínál.

Kapcsolódó: LFM2.5-350M tanulása

Kisebb, mint egy okostelefon-alkalmazás

A modell memóriahasználata kevesebb mint 400 MB, így mobiltelefonokon, laptopokon és robotokon is futtatható. Egy Samsung Galaxy S25 Ultra telefonon 213 token/másodperc sebességgel, egy Raspberry Pi 5-ön pedig 42 token/másodperc sebességgel képes dekódolni. Az AI-cégek körében párhuzamos verseny zajlik az edge-eszközök és helyi telepítések fejlesztésére, amelyben a Liquid AI LFM2.5-230M bevezetése az építészeti hatékonyság felé mutat.

Kapcsolódó: GLM-5.2 teljesítménye

Adatkinyerésben felülteljesít

A LFM2.5-230M a hagyományos transzformer architektúráktól eltérően, a LFM2 keretrendszerét használja, amely ötvözi a rövidtávú konvolúciókat és a csoportos lekérdezéses figyelmet. A modell 32 KB-os kontextusablakot támogat, ami lehetővé teszi nagyméretű dokumentumok vagy robotikai telemetriai adatok feldolgozását. Belső teljesítménytesztek szerint a modell 43,26 pontot ért el a BFCLv3 eszközhasználati teszten, ami felülmúlja az IBM Granite 4.0-350M (39,58) és a Google Gemma 3 1B IT (16,61) eredményeit. Az adatkinyerésben, a CaseReportBench teszten 22,51 pontot szerzett, jelentősen megelőzve a Qwen3.5-0.8B modellt.

Kapcsolódó: Liquid AI 8B-A1B modell

Vállalati felhasználás és licencelés

A modell elsősorban az adatkinyerési és automatizált edge-rendszerek fejlesztőit célozza. A kettős felhasználású kereskedelmi licenc alapján ingyenesen használható azon egyének és vállalatok számára, amelyek éves bevétele kevesebb mint 10 millió dollár. Nagyobb cégek számára fizetős vállalati szerződés szükséges. A modell gazdaságilag életképes megoldást kínál az ismétlődő formázási és adatfeldolgozási feladatok automatizálására, jelentősen csökkentve a számítási költségeket és a késleltetést.

Kapcsolódó: GLM-5.1 feldolgozási idő

Robotikai alkalmazások

A modell képességeit a Liquid AI egy Unitree G1 humanoid roboton demonstrálta. A robot fedélzeti NVIDIA Jetson Orin számítási modulján futtatva a LFM2.5-230M sikeresen feldolgozott komplex, szabad formátumú utasításokat, amelyeket strukturált, több lépéses tervvé alakított át. Az NVIDIA SONIC keretrendszerét használva a modell képes volt alacsony szintű készségeket hívni, és végrehajtani olyan feladatokat, mint a mozgás és a pozíciótartás. A modell azonnal elérhető.

Kapcsolódó: Gemma 4 paraméterei