LiquidAI推出专为端侧部署的LFM2.5系列模型，其1.2B参数版本性能媲美大模型。该模型在AMD CPU上解码速度达239 tok/s，移动NPU上达82 tok/s，内存占用低于1GB。模型基于28T令牌训练，支持llama.cpp等框架，并涵盖日文、视觉及音频多模态，展示了端侧AI的强大潜力。
原文链接：Linux.do
LiquidAI开源LFM2.5端侧模型，1.2B参数实现极致推理
LiquidAI推出专为端侧部署的LFM2.5系列模型，其1.2B参数版本性能媲美大模型。该模型在AMD CPU上解码速度达239 tok/s，移动NPU上达82 tok/s，内存占用低于1GB。模型基于28T令牌训练，支持llama.cpp等框架，并涵盖日文、视觉及音频多模态，展示了端侧AI的强大潜力。
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最新评论
Flash版本的响应速度确实提升明显，但我在使用中发现对中文的理解偶尔会出现一些奇怪的错误，不知道是不是普遍现象？
遇到过类似问题，最后发现是网络环境的问题。建议加一个超时重试机制的示例代码。
谢谢分享，我是通过ChatGPT的索引找到这里来的。
十年打磨一个游戏确实罕见，这种专注度在快节奏的游戏行业很难得。从Braid到The Witness，每作都是精品。
快捷键冲突是个很实际的问题，我自己也被这个问题困扰过。最后通过自定义快捷键组合解决了。
会议摘要这个功能很实用，特别是对经常需要参加长会议的人。不过三次免费使用确实有点少了。
硕士背景转AI基础设施，这个路径其实挺常见的。建议多关注底层系统知识，而不只是模型应用层面。
配置虽然简单，但建议补充一下认证和加密的注意事项，避免被中间人攻击。