Noticias sobre Liquid AI

Liquid AI ha lanzado d1-ultra, un modelo de decisión multimodal que devuelve probabilidades calibradas en una sola pasada de propagación hacia adelante (forward pass) y logra un costo de inferencia extremadamente bajo, lo que significa que la competencia en la industria está virando de la búsqueda puramente de la escala de parámetros hacia la implementación eficiente y de bajo costo en tareas específicas.

El modelo LFM2.5-24B-A2B de Liquid AI es un modelo de lenguaje de gran tamaño híbrido de 24B con 2B de parámetros activos, de código abierto. Este modelo está dirigido a agentes locales y obtuvo una puntuación de 48,09 en LiveClaw y una velocidad de descodificación de 184 tokens/segundo en Apple M5 Max. El lanzamiento del modelo LFM2.5-24B-A2B puede impulsar el desarrollo y la aplicación de agentes locales, ya que proporciona capacidad de inferencia de alto rendimiento.

Los modelos de pesos de código abierto d1-3B y d1-omni-600M lanzados por Liquid AI cuentan con capacidad de decisión multimodal con cero tokens de salida, lo que les permite leer texto e imágenes o texto y audio, y devolver respuestas calibradas y tipadas. La arquitectura y los datos de entrenamiento de estos modelos permiten su aplicación en escenarios de toma de decisiones en tiempo real.