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LFM2.5

Liquid AIの軽量・エッジ向けモデルに関する記事。

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LFM2.5の新着記事

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Liquid AI、視覚言語モデル向けDSparkドラフトを公開 — LFM2.5-VL-3Bのデコードを最大3.13倍高速化

Liquid AIは2026年9月24日、VLM「LFM2.5-VL-3B」向け投機的デコーディング用ドラフトモデル「LFM2.5-VL-DSpark」を公開した。4層・約280Mパラメータ（279.5M、+8.9%）の軽量ドラフトで、MLX（M5 Max）でデコード最大3.13倍・end-to-end最大2.62倍、SGLang（H100）でデコード最大2.66倍・end-to-end最大2.27倍を報告。6種のMMSpecタスクで評価。llama.cpp（GGUF）／MLX-VLM／SGLangにday-one対応。Hugging Faceで重みを公開（独自ライセンス）。

2026/09/25 5 MIN

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Liquid AI、LFM2.5向けDSparkドラフトを公開 — 推論を最大3.2倍高速化、品質はそのままにllama.cpp / SGLang対応

Liquid AIは2026年8月20日、Hugging FaceブログでLFM2.5向け投機的デコーディング「LFM2.5-DSpark」を公開した。LFM2.5-1.2B-Instruct／2.6B／8B-A1B向けに各約300Mパラメータ（5層・ブロック9）のアテンション特化ドラフトを提供。DFlash並列バックボーン＋マルコフ逐次ヘッド＋信頼度スケジュール検証のDSpark構成を採用。llama.cpp（M4 Max MacBook Pro・Metal・FP16 GGUF）とSGLang（H100・BF16）で評価し、H100で最大3.18倍、M4 Maxで最大2.87倍のスループット向上を報告。greedyではターゲットと同一出力のため精度不変、2.6BではBFCL相当の多ツール呼び出しレイテンシを平均57%削減。llama.cppとSGLangにday-one対応。

2026/08/21 6 MIN

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Liquid AI、LFM2.5向けQ4_0 GGUFをQuantization-Aware Distillationで刷新 — BF16の97%を維持しながらエッジでの高速推論を実現

Liquid AIは2026年8月19日、Hugging FaceブログでLFM2.5向けのQ4_0 GGUFをQuantization-Aware Distillation（QAD）で刷新したと発表した。対象はLFM2.5-230M／350M／1.2B-Instruct／2.6B。教師モデルから量子化済み生徒モデルへ蒸留するQADにより、従来のPTQ Q4_0の品質低下を回復し、BF16平均精度の97%前後を維持すると報告。GPQA DiamondやMMLU-Proなど7種のベンチマーク平均（5回平均）で従来Q4_0を大幅に上回り、Q5_K_M／Q4_K_M並みの品質をより高いデコードスループットで達成。MacBook ProやGalaxy S26 Ultraなど4種の実機でも計測し、llama.cppで即利用可能。Hugging Faceで公開中。

2026/08/20 5 MIN

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Liquid AI、エッジ向け最上位VLM「LFM2.5-VL-3B」を公開 — 画面理解・物体接地・ツール呼び出しを強化

Liquid AIが2026年8月12日、自社ハードウェアで動かせる最上位の視覚言語モデル「LFM2.5-VL-3B」をHugging Faceで公開した。アーキテクチャと学習方法、公表されたベンチマークと推論速度、提供形態とライセンスを一次情報に基づいて整理する。

2026/08/14 5 MIN