Liquid AI ra mắt LFM2.5-2.6B chạy trực tiếp trên điện thoại thông minh
Liquid AI đã phát hành LFM2.5-2.6B, một mô hình nguồn mở với 2,6 tỷ tham số được thiết kế để triển khai cục bộ trên điện thoại thông minh. Được huấn luyện trước trên tập dữ liệu 34 nghìn tỷ token, mô hình này được tối ưu hóa cho các quy trình làm việc của tác nhân thông minh như lập kế hoạch, sử dụng công cụ và xử lý nhiều bước. Sự kiện này thúc đẩy xu hướng AI chạy trực tiếp trên thiết bị (on-device AI) bằng cách chứng minh rằng một mô hình 2,6 tỷ tham số cực kỳ nhỏ gọn vẫn có thể vượt trội hơn các mô hình lớn hơn nhiều trong việc tuân thủ hướng dẫn và sử dụng công cụ. Điều này cho phép các quy trình AI tác nhân phức tạp chạy cục bộ trên phần cứng của người dùng mà không cần phụ thuộc vào API đám mây. LFM2.5-2.6B đã vượt qua các mô hình Gemma và Qwen có kích thước lớn hơn trong các tác vụ tuân thủ hướng dẫn và tác nhân thông minh, mặc dù vẫn xếp sau Qwen3.5-9B trong mảng lập trình và bài kiểm tra Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCLv4). Mô hình này hiện có sẵn trên Hugging Face dưới cả phiên bản gốc (base) và phiên bản tinh chỉnh (post-trained), đồng thời tăng cường hỗ trợ cho các ngôn ngữ không dùng chữ cái Latinh.
## KIẾN THỨC NỀN
Liquid Foundation Models (LFM) là một nhóm kiến trúc AI tạo sinh do Liquid AI phát triển, được xây dựng dựa trên các đơn vị tính toán bắt nguồn từ lý thuyết hệ thống động lực nhằm tối ưu hóa tốc độ suy luận và đáp ứng các ràng buộc thực tế. Các bài kiểm tra như Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL) được sử dụng để đánh giá mức độ hiệu quả của các mô hình này khi tương tác với các công cụ và API bên ngoài để thực hiện các tác vụ phức tạp.