Articles sur Liquid AI

Liquid AI a lancé le modèle de décision multimodal d1-ultra, qui renvoie des probabilités calibrées en une seule passe avant et atteint un coût d'inférence extrêmement bas, ce qui signifie que la concurrence dans l'industrie passe de la simple recherche de la taille des paramètres à une mise en œuvre hautement performante et à faible coût pour des tâches spécifiques.

Le modèle LFM2.5-24B-A2B de Liquid AI est un modèle de raisonnement expert hybride open source de 24 milliards de paramètres, doté de 2 milliards de paramètres actifs. Ce modèle, optimisé pour les agents locaux, obtient un score de 48,09 sur LiveClaw et atteint une vitesse de décodage de 184 tokens par seconde sur l'Apple M5 Max. La publication du modèle LFM2.5-24B-A2B pourrait impulser le développement et l'adoption des agents locaux, car il offre des capacités d'inférence de haute performance.

Les modèles à poids open source d1-3B et d1-omni-600M publiés par Liquid AI disposent d'une capacité de décision multimodale à zéro token de sortie, leur permettant de lire du texte et des images ou du texte et des l'audio, afin de renvoyer des réponses étalonnées et typées. L'architecture et les données d'entraînement de ces modèles leur permettent d'être appliqués dans des scénarios de décision en temps réel.