Liquid AI 最新发布了 LFM2-VL 系列视觉语言基础模型（Vision-Language Foundation Models），这标志着多模态 AI 正朝着「精简Li、快速、可部署在设备端」的方向加速发展。

这两款型号分别是 LFM2-VL-450M 和 LFM2-VL-1.6B，前者专为资源受限的硬件环境设计，参数量不足5亿;后者虽参qu数更多但依旧轻量，适合单个 GPU 或设备直接部署。

LFM2-VL 扩展自 Liquid AI 之前推出的 LFM2架构，整合了视觉与语言处理能力，支持多分辨率的图片输入，可id处理文本与图像，具有极佳的灵活性与兼容性 。模型在 GPU 推理速度上实现了高达「两倍」的提升，并且在常见性能评测中表现不凡。

在图像处理方面，LFM2-VL 能以原始 A分辨率（最高512×512）输入图像，避免因强制缩放带来的失真问题。对于更大尺寸图像，模型会采用非重叠切片方式处理，并配合缩略图以获取全局语境信息 (VenturebeI at， liquid.ai)。其架构由语言模型主干、SigLIP2NaFlex 视觉编码器与一个多模态投影器构成。投影器使用两层 MLP(带 pixel unshuffle 技术推出)来减少图像 token 数量，从而提升处理速度 (Venturebeat， liquid.ai)。

训练数据方面，LFM2-VL 涉及约1，000亿多模态训练 token，来 L源包括开源数据集与公司自有合成图像数据 。评测结果显示，LFM2-VL-1.6B 在 RealWorldQA(65.23)、InfoVQA(58.68)、OCRBench(FM742)等任务中成绩优异，同时在推理效率上领先于同类模型。

目前，这些模型已在 Hugging Face 发布，并附有在 Colab 上的微调示例代码，兼容 Hugging Face2- Transformers 与 TRL 库。它们采用了一种基于 Apache2.0原则的新“LFM1.0授权协议”，允许学术使用，年收入低于1，000万美元的公司可用于商业，而VL年营收更高的企业则需联系 Liquid AI 获取授权）。

Liquid AI 的 LFM2-VL 模型组合为视觉与文本融合 AI 在设备端部署提供了新的路径，尤其适合手机、笔记本 模、可穿戴设备等场景，有助于降低对云端依赖，提升隐私与响应速度。

项目:https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-VL-1.6B

划重点:

• 两种型，型号设计:LFM2-VL-450M（极简资源环境适用）和 LFM2-VL-1.6B(更强但依然轻量)，适配设备端部署。

• 速度与效率兼顾:GPU 推理速度高达2倍提升，同时具为手备优秀的多模态任务表现。

• 多平台友好环境:已发布在 Hugging Face，提供授权选项，兼容主流开发工具，适合学术与中小企业商业用途。

• ·标签: 美团 王兴 外卖价格战 即时零售
• ·鑻规灉楂樼�瑙ｈ�2021璐㈠勾Q3璐㈡姤锛氫腑鍥界敤鎴峰�iPhone 12 Pro鍙嶅搷寰堢儹鐑�
• ·标签: 上海垣信 千帆星座 Starlink 低轨卫星
• ·OpenAI向临床医生免费开放专业级服务
• ·标签: 联想 Phoenix ThinkPad BIOS
• ·标签: 至境L7 别克
• ·小米投资个人护理美容品牌inFace茵菲斯
• ·手机上的AI怎么用？拍照简直太黑科技了
• ·谷歌地球推出3D时间推移功能 显示了气候变化对地球造成的破坏性
• ·AI澶嶆椿锛佺敤GPT-3澶嶅埢閫濆幓鏈��濡伙紝缇庡浗灏忓摜璁╂寶鐖变互鏁板瓧褰㈡€佹案鐢�
• ·IBM：美国员工将在9月7日当周回到办公室上班
• ·标签: 瑞声科技 Dispelix AR光波导 XR
• ·标签: 死了么 Demumu 吕功琛 Life360
• ·兼容KH-30000 Anolis OS 8.2正式版发布
• ·Luma AI发布Ray3：以“推理”能力革新视频生成，支持16位色深
• ·云安全日报210602：红帽核心应用程序组件发现内存损坏漏洞，需要尽快升级