LFM2.5-VL-3B
AssessNền tảng
Mô hình thị giác-ngôn ngữ 3,1 tỷ tham số dành cho triển khai trên thiết bị và ở biên.
Vì sao ở đây
Xếp vào Assess: 3 bài bằng chứng từ 1 nguồn, chủ yếu là phát hành mô hình, 2 bài trong 30 ngày qua. Độ tin cậy 39%.
Bằng chứng (3)
- 7Hugging Face Blog·7/10/2026model_releaseLiquid AI phát hành các mô hình quyết định d1 đa phương thức mã nguồn mở cho thiết bị biên
Liquid AI đã phát hành hai mô hình quyết định mã nguồn mở thuộc họ d1 là d1-3B và d1-omni-600M (thử nghiệm). Các mô hình này được tối ưu cho suy luận nhanh, có cấu trúc trên phần cứng biên; trong đó d1-3B hỗ trợ văn bản và hình ảnh, còn d1-omni-600M hỗ trợ đầu vào văn bản-kèm-hình ảnh hoặc văn bản-kèm-âm thanh.
- 7Hugging Face Blog·24/9/2026model_releaseLiquidAI phát hành mô hình nháp DSpark cho LFM2.5-VL-3B
LiquidAI đã phát hành một mô hình nháp DSpark thử nghiệm cho mô hình ngôn ngữ-hình ảnh LFM2.5-VL-3B, bổ sung suy luận suy đoán để tăng tốc độ suy luận mà không làm thay đổi chất lượng đầu ra. Công ty cho biết tốc độ giải mã tăng tối đa 3,13 lần trên thiết bị và 2,66 lần trên H100, trong khi cải thiện tổng thể đạt tối đa 2,62 lần và 2,27 lần, cùng hỗ trợ sẵn có trên llama.cpp, MLX-VLM và SGLang.
- 7Hugging Face Blog·12/8/2026model_releaseLiquidAI ra mắt LFM2.5-VL-3B cho thị giác biên nhanh hơn
LiquidAI giới thiệu LFM2.5-VL-3B, mô hình thị giác-ngôn ngữ được thiết kế để chạy trên phần cứng cục bộ với phản hồi nhanh, phù hợp cho ứng dụng thời gian thực và trên thiết bị. Mô hình cải thiện khả năng hiểu màn hình và tài liệu, định vị đối tượng, suy luận trên nhiều ảnh và gọi hàm, đồng thời được công bố kèm kết quả benchmark cho thấy hiệu năng mạnh trong cùng phân khúc kích thước.