Liquid AI 面向汽车行业的本地多模态车载 AI 助手方案
Liquid AI 推出面向汽车行业的车载 AI 助手方案，其多模态模型完全运行在量产车已有的 CPU 和 NPU 上，无需云端依赖或新增硬件。方案采用边缘优先的 SLM 与混合智能体架构，单个模型支持 20+ 种语言，速度达现有方案的 5 倍，可实现亚秒级响应与自然语音、座舱视觉交互。
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今日 45 条Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分2121 Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分3636 Liquid AI 开源 LFM 与 LEAP SDK 示例、教程及配套工具仓库
Liquid AI 在 GitHub 上公开了基于 LFM 基础模型和 LEAP SDK 的示例、端到端教程与应用仓库，获 2.5k star。同批仓库还包括语音到语音模型 Liquid Audio、用于减少模型重复循环的偏好数据生成训练工具 Antidoom，以及 LFM 全流程定制仓库和 LeapSDK 的 Kotlin 示例应用。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分1515 Liquid AI 在 Discord 开设社区服务器
Liquid AI 上线 Discord 社区服务器，目前显示 507 人在线、4,879 名成员。该服务器提供文字与语音频道，支持自定义反应、嵌入内容和机器人，用户可随时进出频道而无需通话或邀请。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分1717 Liquid AI 黑客松：用 LFM2.5 等模型挑战端侧 AI
Liquid AI 公布其黑客松系列活动回顾与日程，开发者围绕 Liquid Foundation Models 构建端侧应用。已举办的 6 场活动覆盖东京、旧金山及线上，涉及 LFM2.5、LFM2.5-VL、LFM2-VL 与 LEAP，可在 AMD Ryzen AI PC、AMD NUC 及 iOS、Android 应用上部署。目前日历上暂无新黑客松，可留邮箱等待通知。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分6060 Liquid AI LFM 模型文档：模型系列、部署格式与量化选型指南
Liquid AI 官方文档介绍其 Liquid Foundation Models (LFM) 多模态模型家族，面向快速推理和端侧部署，统一支持 32K 上下文（LFM2.5-8B-A1B 为 128K）。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分3030 Liquid AI 发布五套 LFM 本地部署方案演示
Liquid AI 展示五套基于 LFM 的可运行系统，每套将微调后的 Liquid 模型部署在手机、边缘 GPU 或用户自控 VPC 中，支持断网运行。模型覆盖文本、视觉与音频，量化与推理引擎按目标硬件联合选型并在用户实际硬件上做性能剖析。训练在单张 GPU 上数小时完成，并以留出集评分。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分3636 Liquid AI 在 Hugging Face 上线 LFM2.5 系列 WebGPU 与 CPU 演示 Space
Liquid AI 在 Hugging Face Spaces 上线一批 LFM2.5 演示，包括可在浏览器用 WebGPU 本地运行的 LFM2.5-VL-3B 和端侧 LFM2.5 研究智能体。另有英语拼写检查、多语言 PII 检测、掩码扩散与策略检查等 Space，基于 LFM2.5 或 LFM2.5 Encoder 在 CPU 上运行。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分6060 Liquid AI 发布 LFM2.5 端侧模型家族
Liquid AI 发布 LFM2.5 模型家族，主打端侧 AI 部署与设备上 Agentic AI，预训练从 10T 扩展到 28T tokens，并通过强化学习扩展后训练流程。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分6060 Liquid AI 发布首批 Liquid Foundation Models（LFM）系列模型
Liquid AI 发布第一代 Liquid Foundation Models（LFM），包括 1.3B、3.1B 密集模型和 40.3B MoE 模型（推理激活 12B 参数）。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5555 Liquid AI 发布 LFM-7B：非 Transformer 架构的高效语言模型
Liquid AI 发布 LFM-7B，一款基于 Liquid Foundation Model 非 Transformer 架构的语言模型，面向聊天场景。官方称其在 7B-8B 级别英文、阿拉伯语和日语对话评测中领先，上下文窗口为 32k（RULER 有效长度 32k），内存占用低于同类 Transformer 模型，适合本地、低延迟和成本受限部署。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分4646 LFM-1B-Math：小模型能否成为简洁推理者？
Liquid AI 基于 1.3B 的 LFM 模型提出一套后训练方案，通过约 4.5M 样本的 SFT 加短程强化学习，得到 LFM-1.3B-Math，在有限回复预算下实现较强数学推理。SFT 采用 3e-4 学习率、训练 3 个 epoch（约 1000 亿 token），首轮即提升平均性能 36%，后两轮再增 7.6%。该模型无需数学专用预训练，面向边缘设备等资源受限部署。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）精选AI 评分6565 Liquid AI 发布端侧基础模型 LFM2，含 0.35B、0.7B 和 1.2B 三个版本
Liquid AI 发布新一代 Liquid Foundation Models（LFM2），定位市场上最快的端侧生成式 AI 基础模型，采用混合架构，包含 10 个双门控短程卷积块和 6 个分组查询注意力块。
推荐理由：官方博客给出了 LFM2 的架构细节、CPU 推理对比和训练方法，读者可以据此评估它在端侧部署中的实际取舍。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5353 Liquid AI 发布 LEAP 边缘 AI 平台和 Liquid Apollo 手机应用
Liquid AI 发布面向端侧 AI 的开发者平台 LEAP，并推出轻量级 iOS 应用 Liquid Apollo，让用户在手机上本地测试小语言模型。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5858 Liquid AI 与 .txt 合作：用 LFM2-350M 加 dotgrammar 实现端侧可靠函数调用
Liquid AI 与 .txt 合作展示如何在边缘设备上实现可靠的 LLM 函数调用：LFM2-350M 无量化下内存占用低于 1 GB、常见边缘硬件推理时间低于 100ms，配合 .txt 的 dotgrammar 库用上下文无关文法保证输出语法有效且不增加推理延迟。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分6363 Liquid AI 发布 LFM2-VL 系列视觉语言模型
Liquid AI 发布首批视觉语言基础模型 LFM2-VL，包含 LFM2-VL-450M 和 LFM2-VL-1.6B 两个开源变体，面向手机、笔记本、可穿戴等资源受限设备的低延迟部署。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分4343 Liquid AI 将 LEAP 扩展至笔记本，原生支持 AMD Ryzen 处理器
Liquid AI 宣布其 Liquid Edge AI Platform（LEAP）原生支持 AMD 最新 Ryzen 和 Ryzen AI 处理器，基于 llama.cpp 推理引擎，可在本地运行 LFM 模型。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5252 Liquid AI 发布 LFM2-2.6B，主打高效小模型
Liquid AI 发布 LFM2 系列目前最大的模型 LFM2-2.6B，共 2.6B 参数，训练使用 10 万亿 token，官方称性能超过 Llama 3.2-3B-Instruct、Gemma-3-4b-it 和 SmolLM3-3B 等 3B+ 级模型。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5757 Liquid AI 发布 Liquid Nanos 系列端侧专用小模型
Liquid AI 发布 Liquid Nanos 系列 350M–2.6B 参数的端侧基础模型，主打在手机、笔记本和嵌入式设备上本地运行，并已在 LEAP 平台和 Hugging Face 上线。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分6060 Liquid AI 发布端到端音频基础模型 LFM2-Audio-1.5B
Liquid AI 发布 LFM2-Audio-1.5B，一个支持音频与文本输入输出的端到端基础模型，将 LFM2 家族扩展到音频领域。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）精选AI 评分6767 Liquid AI 发布端侧 MoE 模型 LFM2-8B-A1B：8.3B 总参数、1.5B 激活
Liquid AI 发布 LFM2-8B-A1B，这是其首个端侧 MoE 模型，总参数 8.3B、每 token 激活 1.5B，以约 1.5B 级模型的计算量获得更高的模型质量。
推荐理由：官方详细给出 MoE 架构参数、多基准评测和 CPU/GPU 推理数据，读者可据此评估端侧部署的实际表现。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5555 Liquid AI 发布 3B 端侧视觉语言模型 LFM2-VL-3B
Liquid AI 发布 30 亿参数视觉语言模型 LFM2-VL-3B，基于 LFM2-2.6B 主干并集成 SigLIP2 400M NaFlex 编码器，现已在 Hugging Face 和 LEAP 平台上线。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分2727 Liquid AI 如何用 ExecuTorch 实现高效灵活的设备端智能
Liquid AI 在开发 LFM2 系列开放权重模型时选用 PyTorch ExecuTorch 作为推理引擎，看中其混合缓存支持与单条命令打包权重、元数据和执行图的自动化部署流程。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5353 Liquid AI 发布 LFM2-ColBERT-350M 多语言晚交互检索模型
Liquid AI 发布 LFM2-ColBERT-350M，一个基于 LFM2 骨干的晚交互检索模型，支持用一种语言存储文档、用其他语言查询检索。在扩展的 NanoBEIR 多语言基准上，其跨语言检索能力显著优于 150M 参数的 GTE-ModernColBERT-v1，尤其在德语、阿拉伯语、韩语和日语上；尽管模型体积更大，查询和文档编码吞吐与对方相当。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分6464 Liquid AI 发布 LFM2.5 端侧模型家族
Liquid AI 发布 LFM2.5-1.2B 模型家族，称其为迄今最强的边缘 AI 版本，预训练从 10T 扩展到 28T tokens，并大规模引入强化学习后训练。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5656 Liquid AI 发布 LFM2-2.6B-Transcript，主打完全本地化的会议纪要总结
Liquid AI 发布 LFM2-2.6B-Transcript，专为 30–60 分钟长会议转录的本地总结设计，无需云端，已在 LEAP 和 Hugging Face 开放下载。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分6161 Liquid AI 发布 LFM2.5-1.2B-Thinking，1.2B 参数端侧推理模型内存低于 900MB
Liquid AI 发布可在设备端运行的推理模型 LFM2.5-1.2B-Thinking，手机上内存占用低于 900MB，现已在 Hugging Face、LEAP 和 Playground 提供。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分6161 Liquid AI 发布 LFM2-24B-A2B 开放权重 MoE 模型
Liquid AI 发布 LFM2-24B-A2B 的早期 checkpoint，总参数 24B、每 token 激活约 2.3B，是迄今最大的 LFM2 模型，开放权重已上线 Hugging Face。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5353 Liquid AI 实测 LFM2-24B-A2B 在消费级硬件上本地运行工具调用智能体，并开源 LocalCowork
Liquid AI 发布开源桌面智能体 LocalCowork，展示 LFM2-24B-A2B 完全在本地笔记本上执行工具调用，无云端、无 API 密钥、数据不出设备。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5555 Liquid AI 发布 LFM2.5-350M：预训练扩至 28T tokens，主打边缘工具调用
Liquid AI 发布 LFM2.5-350M，基于 LFM2 架构，预训练从 10T 扩至 28T tokens 并加入大规模强化学习，Base 和后训练模型已在 Hugging Face、LEAP 和 Playground 开放。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5656 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-450M，新增目标定位与函数调用，面向边缘部署
Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-450M，是 LFM2-VL-450M 的升级版，新增边界框定位和文本函数调用支持，预训练从 10T 扩展到 28T tokens。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）精选AI 评分6666 Liquid AI 发布 LFM2.5-8B-A1B 端侧 MoE 模型，128K 上下文主打工具调用
Liquid AI 发布 LFM2.5-8B-A1B 端侧 MoE 模型，上下文窗口从 32,768 扩展到 128K tokens，预训练从 12T 增至 38T tokens，词表翻倍到 128,000 以提升非拉丁文字的编码效率。
推荐理由：官方详细给出上下文、训练管线和实测基准，读者可以据此评估这款端侧 MoE 模型是否适合本地 Agent 工作流。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5353 Liquid AI 发布 LFM2.5-ColBERT-350M 与 LFM2.5-Embedding-350M 双向检索模型
Liquid AI 发布两款 350M 参数多语言检索模型 LFM2.5-ColBERT-350M 和 LFM2.5-Embedding-350M，是 LFM 家族首批双向模型，支持 11 种语言的跨语言搜索。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5757 Liquid AI 发布 LFM2.5-230M 轻量开源模型，主打端侧部署
Liquid AI 发布其最小的模型 LFM2.5-230M，基于 LFM2 架构，预训练 19T tokens，Base 和 post-trained 版本已在 Hugging Face 开放下载。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）AI 评分5454 Liquid AI 发布 LFM2.5-Encoder-230M 与 350M 双向编码器，长上下文 CPU 推理提速
Liquid AI 发布基于 LFM2 混合架构的双向编码器 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M，支持 8,192 token 上下文，面向分类、自然语言理解和 token 级任务微调，模型已上线 Hugging Face。
Liquid AI 模型与工程博客（网页）精选AI 评分7272 Liquid AI 发布端侧智能体模型 LFM2.5-2.6B
Liquid AI 发布 LFM2.5-2.6B，一个可完全在设备端运行的 2.6B 参数智能体模型，Base 与后训练版本已在 Hugging Face 开放。
推荐理由：原文给出完整的四阶段后训练流程、多基准对比和 CPU 与手机端实测速度，读者可据此评估它对端侧 Agent 部署的适配度。
Goodfire Research（网页）AI 评分3030 Goodfire Silico 平台使用条款
Goodfire AI 发布 Silico 平台使用条款，界定客户访问和使用其 AI/ML 模型理解、测试、评估、改进、引导、监控与对齐平台的权利义务。条款明确 Customer Materials、Goodfire IP、Usage Data、Workflow Data 等定义，并授予客户非独占、不可转让的内部业务使用权。
Goodfire Research（网页）AI 评分1111 Goodfire Research 的 Silico 企业版开放演示申请
Goodfire Research 为 Silico 推出企业版，团队可在前沿基础设施与算力上运行长周期、异步实验。页面提供演示申请入口，提交后团队会通过邮件跟进是否符合合作条件，同时可查看研究人员在 Silico 上运行的项目。
Stanford HAI News（网页）AI 评分4747 AI 聊天机器人隐私指南：如何保护个人信息安全
斯坦福 HAI 隐私与数据政策研究员 Jennifer King 建议 AI 聊天机器人用户谨慎分享信息，具体做法包括：上传医疗等敏感文件前先隐去全部个人信息、使用临时对话、在可选情况下关闭数据用于训练、定期查看政策更新以调整设置。
Stanford HAI News（网页）AI 评分5252 斯坦福 HAI 发布政策简报探讨世界模型治理为何是 AI 下一个政策挑战
斯坦福 HAI 发布政策简报，探讨为何治理世界模型是比大语言模型更复杂的政策挑战。简报将世界模型分为渲染器、模拟器和规划器三类，指出其带来物理风险、国家安全影响和数据集中问题；李飞飞等人建议资助测量科学、以采购要求独立测试、投资共享数据基础设施，并强调当前没有基准足以支持安全关键部署审批。
Stanford HAI News（网页）AI 评分3434 斯坦福 HAI：AI 如何加速科学发现，从 Evo 2 到虚拟细胞
斯坦福 HAI 发文梳理 AI 加速科学发现的进展：Brian Hie 团队打造的 Evo 2 是迄今最大的生物学 DNA 语言模型，基于 9 万亿碱基对、400 亿参数训练，可像聊天机器人一样补全基因序列。Emma Lundberg 团队则正构建模拟人类细胞的基础模型，用于加速药物发现与个性化医疗，并为此开发了 Biomni 供生物学家交互分析数据。