Liquid AI
Resumo da NexusAi: A Liquid AI desenvolve modelos fundacionais nativos para dispositivos (LFMs) que operam localmente em celulares, laptops, veículos e sistemas embarcados. Uma família compacta de modelos, exportável para llama.cpp, MLX, ONNX e CoreML, possibilita raciocínio e busca privados e com baixa latência, com mais de 3200 variantes e implantações industriais.
NexusAi Visão geral
Escolha uma variante de LFM dimensionada para seu hardware alvo, ajuste fino com LEAP em dados do domínio, quantize e exporte um único artefato por runtime. Implemente em laptops, dispositivos móveis ou veículos com inferência privada no dispositivo e monitoramento através da sua pilha de aplicações existente.
Visão geral da plataforma
Construído para engenheiros que entregam IA em produtos além do datacenter: desenvolvedores de apps móveis, equipes de software automotivo, engenheiros de sistemas embarcados e robótica, e praticantes de ML em e-commerce, finanças, saúde, indústria e defesa. Pesquisadores explorando redes neurais líquidas, modelos de espaço de estado e melhorias em tokenizadores podem prototipar rapidamente e validar com benchmarking Pipette. Organizações em ambientes regulados adotam LFMs para manter conteúdo sensível localmente enquanto oferecem a responsividade interativa que os usuários esperam em hardware consumidor.
- Ajuste fino dos LFMs com LEAP, depois exporte para MLX, ONNX ou CoreML.
- Implemente modelos com menos de 1GB em laptops, dispositivos móveis e veículos para inferência privada.
- Use LFM2.5-VL para compreensão multimodal, vinculando texto a imagens no dispositivo.
- Acelere a inferência com DSpark e destilação consciente de quantização para implantação na borda.
- Execute recuperadores e codificadores de contexto longo de forma eficiente, mesmo em sistemas só com CPU.
Destaques
Para quem é
Comece explorando o catálogo Liquid Foundation Models e o Model Playground para avaliar candidatos. Instale o SDK LEAP, carregue um LFM base e ajuste fino em conjuntos de dados selecionados. Use receitas fornecidas para destilação consciente de quantização, expansão de tokenizador e alinhamento de recuperação. Gere artefatos de runtime e exporte para llama.cpp, MLX, ONNX ou CoreML para seu hardware alvo; SGLang e vLLM atendem necessidades de servidor ou híbridas. Valide com Pipette e depois lance em produção em laptops, celulares ou veículos. Documentação e projetos de exemplo aceleram a implantação em Apple Silicon e endpoints só com CPU.
NexusAi: Leve modelos de ponta para processadores locais — sem necessidade de datacenter.
Como começar
A Liquid AI se diferencia pela amplitude dos LFMs entregues, desempenho no dispositivo abaixo de 1GB e um caminho prático da pesquisa à implantação. A combinação do LEAP, runtimes exportáveis e parcerias de produção demonstra maturidade. Se você precisa de inteligência privada e com baixa latência em hardware heterogêneo de borda, com opções desde codificadores até MoE multimodais, a Liquid AI é feita sob medida.
Abra a ferramenta e analise sua experiência principal.
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Use uma tarefa própria para avaliar velocidade, qualidade e adequação.
Confira ferramentas de IA semelhantes antes de tomar a decisão final.
Liquid AI
A Liquid AI é uma empresa orientada por pesquisa fundada em 2023 para entregar inteligência eficiente e de uso geral em hardware de borda. A equipe entrega Liquid Foundation Models, o SDK LEAP e pesquisas abertas que avançam quantização, destilação e saídas estruturadas para implantações reais em diversos setores.
A Liquid AI oferece uma família de modelos fundacionais nativos para dispositivos (LFMs) projetados para hardware de borda onde latência, privacidade e consumo de energia são cruciais. Os modelos vão desde codificadores compactos e modelos de linguagem de uso geral até o multimodal LFM2.5-VL e variantes de mistura de especialistas, muitos pequenos o suficiente para rodar com menos de 1GB. A cadeia de ferramentas é centrada no SDK LEAP para ajuste fino com seus dados, seguido da exportação de artefatos prontos para runtimes populares de borda, incluindo llama.cpp, MLX, ONNX, CoreML, SGLang e vLLM. Implantações em produção já abrangem celulares, laptops, veículos, varejo e ambientes industriais. Lançamentos recentes de pesquisa incluem melhorias de desempenho DSpark e destilação consciente de quantização Q4_0 para inferência eficiente, além de recuperadores e codificadores otimizados para contexto longo em CPU. Com 56 LFMs entregues, 41,7 milhões de downloads e mais de 3200 variantes, a Liquid AI foca em levar inteligência de ponta para hardware do mundo real. Parcerias com líderes automotivos e de silício reforçam a prontidão para produção.
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