Liquid AI
Liquid AI entwickelt gerätenative Foundation-Modelle (LFMs), die lokal auf Smartphones, Laptops, Fahrzeugen und eingebetteten Systemen laufen. Eine kompakte Modellfamilie, exportierbar zu llama.cpp, MLX, ONNX und CoreML, ermöglicht private, latenzarme Inferenz und Suche mit über 3200 Varianten und industriellen Einsätzen.
Überblick
Wählen Sie eine LFM-Variante passend zu Ihrer Zielhardware, stimmen Sie mit LEAP auf Domänendaten fein ab, quantisieren Sie und exportieren Sie dann ein einzelnes Artefakt pro Runtime. Setzen Sie es auf Laptops, Mobilgeräten oder Fahrzeugen mit privater, On-Device-Inferenz und Monitoring über Ihren bestehenden Anwendungsstack ein.
Plattformübersicht
Entwickelt für Ingenieure, die KI in Produkte außerhalb von Rechenzentren bringen: Mobile App-Entwickler, Automotive-Softwareteams, Embedded- und Robotik-Ingenieure sowie ML-Praktiker in E-Commerce, Finanzen, Gesundheitswesen, Industrie und Verteidigung. Forschende, die flüssige neuronale Netze, Zustandsraummodelle und Tokenizer-Verbesserungen erforschen, können schnell Prototypen erstellen und mit Pipette benchmarken. Organisationen in regulierten Umgebungen setzen LFMs ein, um sensible Inhalte lokal zu halten und gleichzeitig die interaktive Reaktionsfähigkeit zu gewährleisten, die Nutzer von Consumer-Hardware erwarten.
- Feinabstimmung von LFMs mit LEAP, anschließend Export zu MLX, ONNX oder CoreML.
- Bereitstellung von Modellen unter 1 GB auf Laptops, Mobilgeräten und Fahrzeugen für private Inferenz.
- Verwendung von LFM2.5-VL für multimodales Verständnis, das Text mit Bildern auf dem Gerät verknüpft.
- Beschleunigung der Inferenz mit DSpark und quantisierungsbewusster Distillation für den Edge-Einsatz.
- Effizientes Ausführen von Retrieval- und Langzeit-Kontext-Encodern, selbst auf reinen CPU-Systemen.
Highlights
Für wen ist es geeignet
Beginnen Sie mit der Erkundung des Liquid Foundation Models-Katalogs und des Model Playgrounds, um Kandidaten zu benchmarken. Installieren Sie das LEAP SDK, laden Sie ein Basis-LFM und stimmen Sie es mit kuratierten Datensätzen fein ab. Nutzen Sie bereitgestellte Rezepte für quantisierungsbewusste Distillation, Tokenizer-Erweiterung und Retrieval-Ausrichtung. Erstellen Sie Laufzeit-Artefakte und exportieren Sie diese für llama.cpp, MLX, ONNX oder CoreML für Ihre Zielhardware; SGLang und vLLM decken Server- oder Hybridanforderungen ab. Validieren Sie mit Pipette und bringen Sie es dann in Produktion auf Laptops, Smartphones oder Fahrzeugen. Dokumentation und Beispielprojekte verkürzen die Inbetriebnahme auf Apple Silicon und CPU-only Endpunkten.
Bringen Sie Spitzentechnologie auf lokale Prozessoren – ganz ohne Rechenzentrum.
Erste Schritte
Liquid AI zeichnet sich durch die Vielfalt ausgelieferter LFMs, On-Device-Leistung unter 1 GB und einen praxisorientierten Weg von Forschung zu Einsatz aus. Die Kombination aus LEAP, exportierbaren Runtimes und Produktionspartnerschaften zeigt Reife. Wenn Sie private, latenzarme Intelligenz auf heterogener Edge-Hardware benötigen, mit Optionen von Encodern bis multimodalen MoE, ist Liquid AI maßgeschneidert.
Öffne das Tool und prüfe die zentrale Produkterfahrung.
Erstelle ein Konto oder greife auf deinen bestehenden Workspace zu.
Nutze eine eigene Aufgabe, um Geschwindigkeit, Qualität und Passung zu bewerten.
Prüfe ähnliche KI-Tools, bevor du eine endgültige Entscheidung triffst.
Liquid AI
Liquid AI ist ein forschungsgetriebenes Unternehmen, das 2023 gegründet wurde, um effiziente, universelle Intelligenz auf Edge-Hardware bereitzustellen. Das Team liefert Liquid Foundation Models, das LEAP SDK und offene Forschung, die Quantisierung, Distillation und strukturierte Ausgaben für reale Einsätze in verschiedenen Branchen vorantreibt.
Liquid AI bietet eine Familie gerätenativer Foundation-Modelle (LFMs), die für Edge-Hardware entwickelt wurden, bei der Latenz, Datenschutz und Energieverbrauch entscheidend sind. Die Modelle reichen von kompakten Encodern und universellen Sprachmodellen bis hin zu multimodalen LFM2.5-VL und Mixture-of-Experts-Varianten, viele klein genug, um unter 1 GB zu laufen. Die Toolchain basiert auf dem LEAP SDK, mit dem Sie auf Ihren Daten feinabstimmen und anschließend fertige Artefakte für gängige Edge-Runtimes wie llama.cpp, MLX, ONNX, CoreML, SGLang und vLLM exportieren können. Produktionsbereitstellungen decken bereits Smartphones, Laptops, Fahrzeuge, Einzelhandel und Industrie ab. Aktuelle Forschungsveröffentlichungen umfassen DSpark-Leistungsverbesserungen und Q4_0 quantisierungsbewusste Distillation für effiziente Inferenz sowie Retriever und Encoder, die für lange Kontexte auf CPUs optimiert sind. Mit 56 ausgelieferten LFMs, 41,7 Mio. Downloads und über 3200 Varianten konzentriert sich Liquid AI darauf, Spitzentechnologie auf reale Hardware zu bringen. Partnerschaften mit führenden Unternehmen aus Automobil- und Halbleiterbranche unterstreichen die Produktionsreife.
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