Liquid AI
Liquid AI 建構裝置原生基礎模型（LFM），可在手機、筆電、車輛及嵌入式系統上本地運行。這個緊湊的模型系列可匯出至 llama.cpp、MLX、ONNX 和 CoreML，提供私密、低延遲的推理與搜尋，擁有超過3200種變體及工業級部署。
概覽
選擇符合目標硬體的 LFM 變體，使用 LEAP 在領域資料上微調，量化後匯出每個運行時的單一工件。部署於筆電、手機或車輛，實現私密的裝置端推理與監控，無縫整合至現有應用架構。
平台概覽
專為將 AI 推向資料中心外產品的工程師打造：行動應用開發者、汽車軟體團隊、嵌入式與機器人工程師，以及電商、金融、醫療、工業與國防領域的機器學習實踐者。研究人員可快速原型液態神經網路、狀態空間模型與分詞器升級，並透過 Pipette 進行基準測試。受監管環境中的組織採用 LFM，確保敏感內容留存本地，同時達成消費硬體上用戶期待的互動響應速度。
- 使用 LEAP 微調 LFM，然後匯出至 MLX、ONNX 或 CoreML。
- 部署小於1GB的模型於筆電、手機及車輛，實現私密推理。
- 使用 LFM2.5-VL 進行多模態理解，裝置端以影像輔助文字推理。
- 透過 DSpark 與量化感知蒸餾加速邊緣部署推理。
- 即使在純 CPU 系統上，也能高效執行檢索與長上下文編碼器。
重點特色
適用對象
從瀏覽 Liquid Foundation Models 目錄與模型遊樂場開始，對候選模型進行基準測試。安裝 LEAP SDK，載入基礎 LFM，並在精選資料集上微調。使用提供的量化感知蒸餾、分詞器擴展與檢索對齊方案。製作運行時工件並匯出至 llama.cpp、MLX、ONNX 或 CoreML，適用目標硬體；SGLang 與 vLLM 支援伺服器或混合需求。透過 Pipette 驗證後，推向筆電、手機或車輛生產環境。文件與範例專案縮短 Apple Silicon 與純 CPU 端點的部署時間。
將前沿模型帶入本地處理器—無需資料中心。
快速入門
Liquid AI 以豐富的已發布 LFM、1GB 以下的裝置端效能，以及從研究到部署的實用路徑脫穎而出。LEAP、可匯出運行時與生產合作夥伴的結合展現成熟度。若您需要跨異構邊緣硬體的私密低延遲智慧，從編碼器到多模態 MoE 皆有選擇，Liquid AI 是專為此打造的解決方案。
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Liquid AI
Liquid AI 是一家成立於2023年的研究驅動公司，致力於在邊緣硬體上提供高效通用智慧。團隊推出 Liquid Foundation Models、LEAP SDK 及推動量化、蒸餾與結構化輸出等開放研究，促進跨產業的實際部署。
Liquid AI 提供一系列裝置原生基礎模型（LFM），專為邊緣硬體設計，重視延遲、隱私與功耗限制。模型涵蓋緊湊型編碼器、通用語言模型到多模態 LFM2.5-VL 及專家混合（MoE）變體，許多模型小於1GB。工具鏈以 LEAP SDK 為核心，可在您的資料上微調，並匯出至流行的邊緣運行時環境，包括 llama.cpp、MLX、ONNX、CoreML、SGLang 和 vLLM。生產部署已涵蓋手機、筆電、車輛、零售及工業場景。近期研究成果包含 DSpark 性能提升與 Q4_0 量化感知蒸餾以提升推理效率，並有針對 CPU 上長上下文優化的檢索器與編碼器。Liquid AI 已推出56款 LFM，下載量達4170萬次，擁有超過3200種變體，致力於將前沿智慧帶入真實硬體。與汽車及晶片領導廠商的合作彰顯其生產準備度。
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