Liquid AI、オンデバイスAI向け小型基盤モデルLFM2.5を発表
分析
LFM2.5のオンデバイスエージェントアプリケーションへの焦点は、低遅延でプライバシーを保護するAIの重要なニーズに対応しています。28Tトークンへの拡張と強化学習によるポストトレーニングは、モデルの品質と指示追従への多大な投資を示唆しています。多様なモデルインスタンス(日本語チャット、ビジョン言語、オーディオ言語)の利用可能性は、特定のユースケースをターゲットとした、よく考えられた製品戦略を示しています。
重要ポイント
参照
“信頼性の高いオンデバイスエージェントアプリケーションを強化するために構築されています。〜1Bパラメータクラスで、より高品質、低レイテンシ、より広範なモダリティサポートを実現します。”