Liquid AI
面向端侧设备的基础模型与部署栈
Liquid AI 提供 Liquid Foundation Models（LFM）系列基础模型，主打在手机、笔记本、汽车、可穿戴等设备本地运行的低延迟推理，可在 CPU、GPU、NPU 上通过 llama.cpp、MLX、ONNX、CoreML、vLLM 等运行时部署，并支持针对自有数据与具体场景做微调定制，形成从架构、优化到部署的全栈方案
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2026-08-25
未收录
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工具功能
这个工具能做什么、适合谁用，以及目前已识别的核心能力。
工具简介
Liquid AI 提供 Liquid Foundation Models（LFM）系列基础模型，主打在手机、笔记本、汽车、可穿戴等设备本地运行的低延迟推理，可在 CPU、GPU、NPU 上通过 llama.cpp、MLX、ONNX、CoreML、vLLM 等运行时部署，并支持针对自有数据与具体场景做微调定制，形成从架构、优化到部署的全栈方案
核心功能
价格信息
部分免费当前仅展示已核验的定价模式。
基础信息
- 更新频率
- 近 7 天 3 条收录动态
- 最近更新
- 2026-08-25
- 覆盖行业
- 程序员
更新日志
按时间记录功能更新、版本发布、新工具入库等重要变化。
- 2026-08-25开源
Liquid AI 开源端侧模型基准测试平台 Pipette，与 Artificial Analysis 合作作独立方法学验证方，将端侧行为视为完整部署配置（模型+量化+运行时+设备）的属性而非孤立模型属性；发布覆盖 30+ 模型、1000+ 配置、五个端侧性能指标的数据集，并以 Apache 2.0 提供 pipette-mgmt/pipette-clients/pipette-scores 基础设施、公开结果数据集、托管仪表盘及原生 iOS/Android 基准测试应用。
- 2026-08-20版本发布
Liquid AI 发布 LFM2.5 系列三款模型的 DSpark 草稿模型检查点（1.2B-Instruct、2.6B、8B-A1B），通过约 300M 参数草稿模型一次提出 9 个候选 token、由目标模型单次前向验证的推测解码路径，在 H100 上解码吞吐最高提升 3.18 倍、M4 Max MacBook Pro 上最高 2.87 倍，输出与基准精度不变；DSpark 集成已开源至 llama.cpp 和 SGLang，检查点以 Safetensors 与 GGUF 提供。
- 2026-08-19版本发布
Liquid AI 发布 LFM2.5 系列基于量化感知蒸馏（QAD）训练的 Q4_0 GGUF 检查点，覆盖 LFM2.5-230M、350M、1.2B-Instruct 与 2.6B 四款模型，在保持原生 Q4_0 内存占用与吞吐的同时恢复 BF16 平均精度损失的约 97%，可直接用 llama.cpp 等 GGUF Q4_0 运行时加载推理。
- 2026-08-05功能更新
Liquid AI 与 MacPaw 宣布长期合作共建 Mac 本地 AI 技术栈：Liquid AI 提供专为 macOS 助手设计的 LFM 模型，与 MacPaw 的端侧推理引擎 Elix、记忆系统 Mnemos 结合；宣布首个落地产品为 macOS 助手 Eney，成果预计年内推出，支持离线运行助手与智能体工作流。
Liquid AI 常见问题
关于 Liquid AI 的定位、核心功能、价格与最近更新。
Liquid AI 是什么？
Liquid AI 提供 Liquid Foundation Models（LFM）系列基础模型，主打在手机、笔记本、汽车、可穿戴等设备本地运行的低延迟推理，可在 CPU、GPU、NPU 上通过 llama.cpp、MLX、ONNX、CoreML、vLLM 等运行时部署，并支持针对自有数据与具体场景做微调定制，形成从架构、优化到部署的全栈方案。
Liquid AI 有哪些核心功能？
Liquid AI 当前已核验的核心功能包括：性能基准、模型推理服务、模型训练学习、模型量化压缩。
Liquid AI 如何收费？
Liquid AI 当前已核验的价格模式为部分免费。
Liquid AI 最近有什么更新？
2026-08-25：Liquid AI 开源端侧模型基准测试平台 Pipette，与 Artificial Analysis 合作作独立方法学验证方，将端侧行为视为完整部署配置（模型+量化+运行时+设备）的属性而非孤立模型属性；发布覆盖 30+ 模型、1000+ 配置、五个端侧性能指标的数据集，并以 Apache 2.0 提供 pipette-mgmt/pipette-clients/pipette-scores 基础设施、公开结果数据集、托管仪表盘及原生 iOS/Android 基准测试应用。