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Liquid AI 推出 LFM2-VL 視覺語言模型系列
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AI 綜述
2026年10月6日，Liquid AI 公佈 LFM2-VL 視覺語言模型：450M 和 1.6B 兩款開放權重模型支援文字及可變解像度圖像輸入，在 GPU 上的推理速度最高達現有 VLM 的 2 倍，原生處理最高 512×512 解像度的圖像，較大的圖像會切分為 512×512 區塊。兩款模型已在 Hugging Face 提供，採用基於 Apache 2.0 的開放授權。同日，Liquid AI 發布面向邊緣應用的 3B 模型 LFM2-VL-3B，以 LFM2-2.6B 為骨幹，整合 SigLIP2 400M NaFlex 編碼器，並可調整每張圖片的視覺 token 數量，以平衡效能與速度；該模型可透過 LEAP 及 Hugging Face 取得。
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最新進展10月6日 10:47
Liquid AI 發布 LFM2-VL-3B，現可透過 LEAP 及 Hugging Face 取得。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月6日
- Liquid AI 模型與工程博客LFM2-VL：高效視覺語言模型
LFM2-VL 推出 LFM2-VL-450M 和 LFM2-VL-1.6B 兩款開放權重視覺語言模型，支援文字及可變解像度圖像輸入。在 GPU 上的推理速度最高達現有 VLM 的 2 倍，並原生處理最高 512×512 解像度的圖像；更大的圖像會切分為 512×512 區塊。兩款模型現已於 Hugging Face 提供，採用基於 Apache 2.0 的開放授權。
- Liquid AI 模型與工程博客Liquid AI 發佈面向邊緣應用的 LFM2-VL-3B 視覺語言模型
Liquid AI 發佈 3B 參數的視覺語言模型 LFM2-VL-3B，面向需要更高準確度並保留 LFM2 架構速度優勢的應用。模型以 LFM2-2.6B 為骨幹，整合 SigLIP2 400M NaFlex 編碼器，並可調整每張圖片的視覺 token 數量，以平衡效能與速度；現已可透過 LEAP 及 Hugging Face 取得。
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