首頁Liquid AI 將混合式專家模型 LFM2.5 開源，用於邊緣 AI
人工智慧新創公司 Liquid AI 今日正式發布並開源其最新的邊緣端大型模型LFM2.5-8B-A1B 。該模型專為在消費級硬體上執行工具調用與複雜指令遵循而設計，在保持極低運算成本的同時，大幅提升了邊緣裝置上的推理與推演效能。
在架構上，該模型採用稀疏混合專家（MoE）設計，總參數數達 83 億。得益於這種稀疏性，每處理一個字元時僅需激活 15 億個參數，使智慧型手機、筆記型電腦及類似裝置能流暢地進行本地運算。
擴展上下文與更強大的推理能力
相較於前代模型，LFM2.5 將上下文視窗從 32K 擴展至 128K 個令牌，並將預訓練資料量從 12T 增加至 38T 個令牌。 作為純推論模型，它在給出最終答案前會生成明確的推理鏈。其高度壓縮的詞彙表能高效處理包括中文和阿拉伯語在內的九種語言。
為減少長鏈推理過程中的邏輯死循環與幻覺現象，開發團隊在訓練階段採用了兩階段強化的學習（RL）。偏好優化有效削減了長鏈推理中的「死循環」，而專用的反幻覺獎勵機制則讓模型能主動拒絕回答超出其知識庫範圍的問題。
強大的邊緣運算效能與廣泛的生態系統支援
在效能方面，LFM2.5 展現了爆發性的提升。其在邏輯推理與抗幻覺基準測試中的分數遠超前代模型，甚至在指令遵循任務上可與更大規模的模型一較高下。針對工具調用，該模型預設輸出高效的 Python 函式調用，並支援透過系統提示無縫切換至 JSON 格式。
該模型在發布當日即獲得各大推論框架的全面支援，包括 llama.cpp、MLX、vLLM 及 SGLang。 在硬體測試中，該模型於 M5 Max 晶片上達到每秒 253 位元的解碼速度，在行動裝置上則約為每秒 30 位元，完美平衡了邊緣部署所需的隱私與效率。
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評論 (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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