門控短距離卷積

深度分析

Liquid AI 發布 LFM2.5-230M：230M 參數的邊緣資料抽取模型，支援 32K 令牌本地執行

Liquid AI 推出 2.3 億參數 LFM2.5-230M，採用 LFM2 結合短距離卷積與分組注意力，提供 32K 上下文與低記憶體需求，於資料抽取基準上超越 800 百萬至 1 億參數模型，適合手機、機器人等邊緣部署，且在資源受限設備上仍能保持每秒數十 token 的解碼速度。