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@maximelabonne: 相信我,这真是大量tokens

X AI KOLs Following · 2026-07-09 缓存

Liquid AI 庆祝在 Shopify 平台上处理了 10 亿次请求,突显了他们多年合作中的一个里程碑。

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@maximelabonne: 新的训练技术来减少 doom loops!我们将其应用于 LFM2.5-2.6B (SFT checkpoint) 和 Qwen3.5-4B。通过减少 doom…

X AI KOLs Following · 2026-07-07 缓存

Liquid AI 发布了 Antidoom,一种用于减少推理模型中 doom loops 的开源方法,应用于 LFM2.5-2.6B 和 Qwen3.5-4B,显著降低了 doom-loop 率并提高了评估分数。

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在Fable-5编码轨迹上微调了LiquidAI的LFM2.5-230M模型——结果比预期的要好

Reddit r/LocalLLaMA · 2026-06-27

在Fable-5编码轨迹上微调了LiquidAI的LFM2.5-230M模型,发现结果比预期的要好。

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@victormustar: 移动端300 tok/s太疯狂了... 开源必须赢

X AI KOLs Following · 2026-06-26 缓存

开源AI推理在移动端达到300 tok/s,借助WebGPU框架,Liquid AI的LFM2.5 230M模型在浏览器中达到1,400 tok/s。

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#lfm

当你没有数据中心GPU时

Reddit r/LocalLLaMA · 2026-06-26 缓存

LiquidAI 发布了 LFM2.5-230M,一个 230M 参数的语言模型,专为在有限硬件上运行而设计,支持 transformers、vLLM 和 SGLang。

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