Nnets [Neural Networks] — старейший в России культовый ИИ-журнал о нейросетях, искусственном интеллекте и роботах.

Ежедневные новости и аналитика нейромира.

Авторские материалы, исследования, обзоры и подборки.

Наши адреса Вконтакте

Будущее уже здесь!

Новости компании Liquid AI

image
Liquid AI [ИИ-компания]

Liquid AI — стартап из MIT, разрабатывающий инновационные «жидкие» нейросети (liquid neural networks). Их модели LFM (Liquid Foundation Models) отличаются компактностью и способностью работать на устройствах без облака. Компания создает специализированные решения (серия Nanos) для задач извлечения данных, перевода и RAG.

Нейроновости Релизы
Liquid AI представила локального ИИ-агента LFM2.5-2.6B для смартфонов.
  • Liquid AI запустила новый локальный ИИ-агент. Модель LFM2.5-2.6B умеет планировать действия и выполнять многошаговые задачи прямо на смартфоне, обходясь без облачных API.
Нейроновости Роботы
LFM2.5-230M: ультракомпактная модель управляет роботом Unitree G1 и работает на смартфонах.
  • Компания Liquid AI представила крошечную, но мощную языковую модель LFM2.5-230M, которая умещается в кармане в прямом смысле слова. Новинка запускается на Raspberry Pi 5 и почти любом современном телефоне, а также выступила в роли языкового интерфейса для человекоподобного робота Unitree G1.
Нейроновости Релизы
Liquid AI представила двунаправленные retrieval-модели LFM2.5-Embedding-350M и ColBERT-350M!
  • Liquid AI порадовала новыми retrieval-моделями LFM2.5-Embedding-350M и LFM2.5-ColBERT-350M, которые ускоряют мультиязычный поиск для RAG, FAQ, каталогов и саппорта.
Нейроновости Релизы
Liquid AI представила LFM2.5-8B-A1B: компактную MoE-модель для ноутбуков и смартфонов.
  • Liquid AI продолжает развивать линейку эффективных языковых моделей. Новая LFM2.5-8B-A1B создана для тех, кому нужна продвинутая логика и умение работать с инструментами прямо на ноутбуке или смартфоне. Разбираемся, почему архитектура с 1 млрд активных параметров уверенно конкурирует с более тяжелыми аналогами.
Нейроновости Релизы
Liquid AI представила LFM2.5-8B-A1B: компактная MoE-модель для телефонов, ноутбуков и роботов.
  • Новый прорыв от Liquid AI: модель LFM2.5-8B-A1B с гибридной MoE-архитектурой способна работать прямо на смартфонах и в роботах, при этом не уступая более тяжелым решениям.
Нейроновости Релизы
Liquid AI представила компактную модель LFM2.5-VL-450M для edge-устройств.
  • Команда Liquid AI представила новую модель LFM2.5-VL-450M, предназначенную для обработки визуальной информации на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами. Это важный шаг к автономному машинному зрению.
Нейроновости Релизы
Liquid AI выпустила компактную агентную модель LFM2.5-350M.
  • Компания Liquid AI сделала шаг в сторону локального ИИ, представив свою новую и очень компактную агентную модель. Модель LFM2.5-350M, весящая менее 500 МБ, открывает возможности для сложных задач прямо на вашем устройстве.
Нейроновости Релизы
Liquid AI представила компактную reasoning-модель LFM2.5-1.2B-Thinking для работы на устройстве.
  • В мире нейросетей произошло важное событие для локального искусственного интеллекта. Компания Liquid AI анонсировала новую компактную модель LFM2.5-1.2B-Thinking, которая делает сложные рассуждения доступными прямо на вашем устройстве.
Нейроновости Релизы
Liquid AI представила крупную и энергоэффективную модель LFM2-24B-A2B.
  • Liquid AI продолжает удивлять! Их новая модель LFM2-24B-A2B, построенная на архитектуре LFM2 с подходом Mixture of Experts, ставит рекорды по эффективности. Она специально создана для запуска на обычных ноутбуках с 32 ГБ памяти, поддерживается в llama.cpp, vLLM и SGLang, а результаты её тестов на GPQA Diamond и MMLU-Pro впечатляют. Модель уже доступна на Hugging Face.
Новости по категориям
Популярные теги
Популярные нейросети
Claude ChatGpt Gemini DeepSeek Codex Qwen Claude Opus Nano Banana Grok Seedance
Смотреть все
Компании на рынке ИИ
Anthropic OpenAI Google Яндекс Microsoft NVIDIA Meta [запрещена в России] Apple Сбер Hugging Face
Смотреть все
Политика обработки персональных данных

Nnets.ru | Нейросети

Политика использования открытых источников