LFM3: 작은 공통 백본에서 멀티모달 전문 모델을 만든다
Liquid AI의 LFM3는 1.7B급 tri-hybrid 백본에서 텍스트·시각·음성·Omni·결정 모델을 파생한다. 전문화 경로와 성능을 살펴보고, 모델별 컨텍스트·메모리·런타임·라이선스의 차이를 구분한다.
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LFM2.5-VL-450M-Extract는 작은 VLM을 이미지→JSON 추출기로 고정한다
Liquid AI의 LFM2.5-VL-450M-Extract는 450M급 비전-언어 모델을 범용 VQA가 아니라 YAML 스키마 입력과 strict JSON 출력에 맞춘 task-specific Nano로 패키징한다. Hugging Face 모델 카드...
LFM2.5-8B-A1B는 온디바이스 에이전트를 위한 MoE를 128K reasoning 모델로 다시 조정한다
Liquid AI의 LFM2.5-8B-A1B는 8.3B total / 1.5B active MoE를 128K 컨텍스트, 38T 토큰 학습, 확장된 토크나이저, reasoning-only 후처리와 엣지 런타임 패키징으로 갱신한 온디바이스 에이전트 모델...
LFM2는 파운데이션 모델을 엣지 지연·메모리 문제로 다시 설계한다
LFM2 Technical Report는 게이트드 짧은 합성곱과 소수의 GQA 블록을 결합한 하이브리드 백본, 32K 컨텍스트, VL·Audio·ColBERT 변형, 엣지 런타임 패키징을 한 묶음으로 공개한 Liquid AI의 온디바이스 모델 패밀리...