LiquidAI LFM2.5-VL-3B：一款3.1B本地视觉语言模型超越Gemma-4 E4B——屏幕理解从2.5提升至82.2

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摘要

LiquidAI发布了LFM2.5-VL-3B，这是一款3.1B本地视觉语言模型，性能超越Gemma-4 E4B，并在屏幕理解上展现了显著提升，使得设备端AI更加实用。

LiquidAI LFM2.5-VL-3B：一款3.1B本地视觉语言模型超越Gemma-4 E4B——屏幕理解从2.5提升至82.2 摘要：LiquidAI发布了LFM2.5-VL-3B，这是一款3.1B视觉语言模型，完全本地运行（llama.cpp、MLX、vLLM，甚至WebGPU演示）。 • 战胜Gemma-4 E4B (8B) 69.4 对 59.7；略胜Qwen3.5-4B • 屏幕理解：在ScreenSpot-v2 Web上从2.5提升至82.2（巨大飞跃） • 在M5 Max上为228 tok/s，在Galaxy S26 Ultra上为20 tok/s • 包含函数调用/对象定位 我认为有趣的是商业角度：对于简单的文档/屏幕任务，本地AI将'AI功能'从每月API账单转变为一次性的工程任务，且数据不会外泄。大型云模型在复杂推理上仍然占优——这仅仅使小模型类别真正可用。我在此写了一篇简短分析：https://www.zyntopia.com/news/lfm2-5-vl-3b-edge-vision
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