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Liquid AI

认领

Liquid AI 打造可原生运行于手机、汽车、机器人等边缘硬件的基础模型,提供开源模型、LEAP 部署工作流及企业授权,适合端侧 AI 与本地推理。

Liquid AI preview

概述

Liquid AI 打造的基础模型旨在原生运行于设备端和边缘环境,而不仅仅是数据中心。公司将这些 Liquid Foundation Models 定位为适用于手机、笔记本、汽车、机器人、可穿戴设备和嵌入式系统,尤其适合对延迟、隐私和硬件约束敏感的场景。

产品形态包括开源模型家族、用于定制与部署的 LEAP SDK,以及一种定价和授权模式:当公司年营收超过 1000 万美元之前,可免费商业使用。Liquid 还通过 Liquid Labs 发布研究,网站还列出了端侧、边缘、云端以及 llama.cpp、MLX、ONNX、CoreML、SGLang 和 vLLM 等部署目标与运行时。

核心能力

设备原生模型架构

Liquid Foundation Models 专为效率和现实约束而构建,网站将其描述为一种专有架构,重点关注速度、内存效率以及在任何设备上的部署。

多模型家族与多模态

模型覆盖文本、视觉语言、音频和 nano 模型家族,为不同工作负载提供多种尺寸和模态选择。

广泛的硬件与运行时支持

模型页面说明 LFM 可在 CPU、GPU 和 NPU 上运行,首页则列出了 llama.cpp、MLX、ONNX、CoreML、SGLang 和 vLLM 等运行时。

微调与部署工作流

Liquid 表示其模型专为快速定制和微调而设计,而 LEAP 允许用户微调模型、烘焙到运行时并交付发布。

开放的商业使用条款

开源模型可免费下载安装、运行和微调,包括商业用途,前提是公司的年营收未超过 1000 万美元。

公开研究基础

研究通过 Liquid Labs 公开发布,论文、基准测试和技术报告都与该模型家族相关联。

适用场景

  • 端侧助手与本地推理

    当你需要 AI 能在手机、笔记本或嵌入式硬件上本地运行,同时满足延迟和隐私约束时,可使用 LFM。

  • 特定任务模型适配

    使用模型家族和定制工作流将基础模型适配到特定任务,然后通过 LEAP 将其部署到目标运行时。

  • 多模态产品体验

    对于将文本与图像,或音频与文本相结合的应用,可使用多模态和低延迟模型家族,适用于面向边缘的产品。

  • 嵌入式与 OEM 部署

    在为车辆、OEM 系统或其他未来可能需要企业支持的边缘部署构建产品时,可使用 Liquid 已公布的部署目标和商业授权模式。

  • 研究与原型开发

    可将公开研究和模型发布作为实验、基准测试和内部评估的基础,然后再进入生产阶段。

Pros and Cons

Pros

  • 可跨多种设备类别运行,包括手机、笔记本、汽车、机器人和嵌入式硬件。
  • 支持多种运行时和部署目标,包括 CPU、GPU、NPU、端侧、边缘、云和本地部署场景。
  • 通过 LEAP 提供从微调到发布的一体化工作流,便于将模型从 notebook 推进到生产环境。
  • 在公布的营收门槛内,团队可免费将开源模型用于商业用途。
  • 由于许可证没有 copyleft 要求,微调后的模型可以保持私有。
  • 产品同步发布研究,有助于解释其架构和设计方向。

Cons

  • 所审阅页面未提供完整的公开文档集,因此某些实现细节仍不清楚。
  • 商业使用仅在所述 1000 万美元年营收门槛内免费;更大规模的公司需要企业许可证。
  • 模型和部署选项很广,但所审阅页面并未详细说明所有受支持的框架、运行时或工作流。

FAQ

Liquid 可否免费用于商业用途?

Liquid 的开源基础模型可免费下载安装、运行和微调,包括用于商业产品,前提是公司的年营收未超过 1000 万美元。超过该门槛后,需要商业许可证。

Liquid 模型能在我的硬件上运行吗?

可以。定价页面说明,这些模型可在 CPU、GPU 和 NPU 上运行,覆盖手机、笔记本、车辆和嵌入式设备,模型规模从数亿参数到数十亿参数不等。

我必须开源我的微调结果吗?

不需要。定价页面说明没有 copyleft 要求,因此微调后的模型可以保持私有并作为专有模型使用。

企业团队的使用路径是什么?

Liquid 同时支持通过开源模型自助使用,以及面向企业授权、OEM 和本地部署支持、以及专属支持的销售联系路径。

部署工作流如何运作?

来源说明 LEAP 是从 notebook 到生产环境的最快路径:先微调模型,再将其烘焙到运行时,最后发布。模型页面也提到支持端侧、边缘和云端部署。

Quick Facts

类别
基础模型 / 开发者平台
主要用户
开发者、研究人员、初创公司和企业团队
部署目标
手机、笔记本、汽车、机器人、可穿戴设备、嵌入式设备、边缘、云和本地部署
提到的运行时
llama.cpp、MLX、ONNX、CoreML、SGLang、vLLM
商业条款
公司年营收超过 1000 万美元之前免费
来源域名
liquid.ai