Liquid AI
Liquid AI desarrolla modelos fundacionales nativos para dispositivos (LFMs) que funcionan localmente en teléfonos, laptops, vehículos y sistemas embebidos. Una familia compacta de modelos, exportable a llama.cpp, MLX, ONNX y CoreML, permite razonamiento y búsqueda privados y de baja latencia con más de 3200 variantes y despliegues industriales.
Resumen
Elige una variante de LFM adaptada a tu hardware objetivo, ajusta finamente con LEAP usando datos de dominio, cuantiza y luego exporta un único artefacto por runtime. Despliega en laptops, móviles o vehículos con inferencia privada en el dispositivo y monitoreo a través de tu stack de aplicaciones existente.
Resumen de la plataforma
Diseñado para ingenieros que integran IA en productos fuera del centro de datos: desarrolladores de apps móviles, equipos de software automotriz, ingenieros embebidos y de robótica, y practicantes de ML en comercio electrónico, finanzas, salud, industria y defensa. Investigadores que exploran redes neuronales líquidas, modelos de espacio de estados y mejoras en tokenizadores pueden prototipar rápido y validar con benchmarking Pipette. Organizaciones en entornos regulados adoptan LFMs para mantener contenido sensible local mientras ofrecen la capacidad de respuesta interactiva que los usuarios esperan en hardware de consumo.
- Ajusta finamente los LFMs con LEAP y luego exporta a MLX, ONNX o CoreML.
- Despliega modelos de menos de 1GB en laptops, móviles y vehículos para inferencia privada.
- Usa LFM2.5-VL para comprensión multimodal, vinculando texto con imágenes en el dispositivo.
- Acelera la inferencia con DSpark y destilación consciente de cuantización para despliegue en el borde.
- Ejecuta recuperadores y codificadores de contexto largo de forma eficiente, incluso en sistemas solo CPU.
Aspectos destacados
¿Para quién es?
Comienza explorando el catálogo de Liquid Foundation Models y el Model Playground para evaluar candidatos. Instala el SDK LEAP, carga un LFM base y ajusta finamente con conjuntos de datos seleccionados. Usa las recetas proporcionadas para destilación consciente de cuantización, expansión de tokenizador y alineación de recuperación. Prepara artefactos de runtime y exporta a llama.cpp, MLX, ONNX o CoreML para tu hardware objetivo; SGLang y vLLM cubren necesidades de servidor o híbridas. Valida con Pipette y luego despliega en producción en laptops, teléfonos o vehículos. La documentación y proyectos de ejemplo facilitan la puesta en marcha en Apple Silicon y endpoints solo CPU.
Lleva modelos de vanguardia a procesadores locales — sin necesidad de centro de datos.
Cómo empezar
Liquid AI se diferencia por la amplitud de LFMs lanzados, rendimiento en dispositivo bajo 1GB y una ruta práctica desde la investigación hasta el despliegue. La combinación de LEAP, runtimes exportables y alianzas de producción demuestra madurez. Si necesitas inteligencia privada y de baja latencia en hardware heterogéneo de borde, con opciones desde codificadores hasta MoE multimodales, Liquid AI está diseñado para ti.
Abre la herramienta y revisa su experiencia principal.
Crea tu cuenta o accede a tu espacio de trabajo existente.
Usa una tarea propia para evaluar velocidad, calidad y encaje.
Revisa herramientas de IA similares antes de tomar una decisión final.
Liquid AI
Liquid AI es una empresa impulsada por la investigación fundada en 2023 para ofrecer inteligencia eficiente y de propósito general en hardware de borde. El equipo lanza Liquid Foundation Models, el SDK LEAP y publicaciones abiertas que avanzan en cuantización, destilación y salidas estructuradas para despliegues reales en múltiples industrias.
Liquid AI ofrece una familia de modelos fundacionales nativos para dispositivos (LFMs) diseñados para hardware de borde donde la latencia, la privacidad y el consumo energético son cruciales. Los modelos abarcan desde codificadores compactos y modelos de lenguaje de propósito general hasta el multimodal LFM2.5-VL y variantes de mezcla de expertos, muchos lo suficientemente pequeños para funcionar con menos de 1GB. La cadena de herramientas se centra en el SDK LEAP para ajustar finamente con tus datos y luego exportar artefactos preparados a runtimes populares de borde como llama.cpp, MLX, ONNX, CoreML, SGLang y vLLM. Los despliegues en producción ya cubren teléfonos, laptops, vehículos, comercio minorista e industrias. Las investigaciones recientes incluyen mejoras de rendimiento DSpark y destilación consciente de cuantización Q4_0 para inferencia eficiente, junto con recuperadores y codificadores optimizados para contexto largo en CPU. Con 56 LFMs lanzados, 41.7M de descargas y más de 3200 variantes, Liquid AI se enfoca en llevar inteligencia de vanguardia a hardware real. Las alianzas con líderes automotrices y de silicio subrayan la preparación para producción.
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