クラウドからAI PCへ：拡大するパートナーエコシステムとともに、Liquid最大のLFM2モデルを発表
本日、私たちはLFM2ファミリーを完成させる、これまでで最も高性能なモデル「LFM2-24B-A2B」を発表します。テクニカルブログではアーキテクチャ仕様の詳細をご紹介していますが、本当の特長はその汎用性にあります。本モデルは、大規模なクラウドクラスターから次世代のAI PCやモバイルデバイスに至るまで、あらゆる環境で動作するよう設計されています。
パートナーエコシステムとの連携により、開発者はLFM2-24B-A2Bを初日から最適化された状態で利用できます。
- クラウドパートナー：Together AI および Modal により、即座にスケール可能。
- シリコンパートナー：Intel（OpenVINO™ 経由）、AMD Ryzen™ AI プラットフォーム上での高性能ローカル実行向け AMD ハードウェア、ならびに AI PC およびハイエンドモバイル向けの Qualcomm Technologies, Inc. に最適化。
- 推論および配信パートナー：Cactus Compute、Ollama、LM Studio、Nexa AI を通じて、モバイル、デスクトップ、ターミナル全体にシームレスに展開可能。
グローバルなエンタープライズアプリケーションを構築する場合でも、プライバシー重視のローカルアシスタントを開発する場合でも、LFM2-24B-A2Bはユーザーのいるあらゆる場所で利用可能です。
クラウドパートナー：即時に拡張できるオンデマンド環境
サーバーレス推論
AI ネイティブクラウドである Together AI は、本番環境対応のサーバーレスなエージェント型デプロイメントにおける当社のパートナーです。開発者は、LFM2-24B-A2B を 99.9％ の信頼性 SLA のもと、サーバーレスインフラストラクチャ上でデプロイでき、高ボリュームのマルチエージェントワークフロー向けに最適化されています。Together AI Playground または API（model=“liquid-ai/lfm2-24b-a2b”）から、今すぐモデルをお試しください。
柔軟な拡張性とオンデマンドの利用
Modalは、Liquid AIモデルを迅速にカスタマイズおよび／またはセルフデプロイしたい開発者に最適です。Modalの使いやすいPython SDK、グローバルGPUプール、そしてサブ秒のコールドスタートにより、複雑なコンピュートオーケストレーションを行うことなく、本番環境でモデルを即座にスケールさせることができます。
LFM2 24B を超高速のコールドスタートと超低レイテンシで実行したいですか？Modal は、vLLM を使用して Liquid の LFM2 モデルを提供するための優れたガイドを用意しています。Modal の CPU＋GPU メモリスナップショットと新しい低レイテンシルーティングサービスを活用することで、レイテンシに敏感なワークロードに最適化されたエンドポイントを簡単にデプロイできます。ぜひステップバイステップの例をご覧ください。
エッジ：デバイス上で実現するプライバシー重視のAI
AMD Ryzen™ AI PCにおける高速化されたパフォーマンス
AMD との緊密なパートナーシップにより、CPU、GPU、NPU を含む同社のハードウェアスタック全体でパフォーマンスを最大限に引き出しています。RyzenLLM-AI 推論エンジンを活用することで、LFM2 24B MoE モデルは、NPU 上でのローカル AI タスクにおいて高効率な体験を提供します。
AMD は、Liquid AI の最新 Liquid Foundation Model をリリース初日でサポートできることを誇りに思います。当社の幅広い GPU および NPU 対応 APU のポートフォリオにより、ユーザーは高い性能と効率でこのモデルを活用するための多様な選択肢を得られます。
IntelをLiquidのパートナーエコシステムに迎える
私たちは、新しい LFM2 24B MoE モデルの公式ローンチパートナーとして Intel を迎えられることを大変嬉しく思います。本コラボレーションの一環として、Intel の AI 推論ソフトウェアである OpenVINO™ ツールキットが、当社の LFM2-24B-A2B モデルをサポートするようになったことをお知らせします。この統合により、開発者や企業はIntelの幅広いハードウェア製品群全体で当社モデルをシームレスに最適化およびデプロイできるようになり、AI PC、エッジデバイス、データセンターにおける推論の高速化とAIパフォーマンスの向上を実現します。
以下のデモでは、Intel 搭載の AI PC 上で Liquid のアーキテクチャと Intel の OpenVINO™ ツールキットを組み合わせることで実現する、シームレスなパフォーマンスでモデルが動作する様子をご覧いただけます。
ローカルCLI
スクリプトに LFM2 24B を統合したい開発者や、ターミナルベースのワークフローを好む方のために、Ollama ライブラリでも公開しています。単一のコマンドでモデルを取得して実行できるため、ローカルの RAG パイプラインやエージェント型ワークフローで、使用するハードウェア上ですぐに利用可能です。
コマンドラインで始める：
ollama run lfm2:24b-a2bモバイル・オンデバイスAI：Hexagon NPUs上での実行
通常、24B モデルをスマートフォン上で実行すると、リソースは瞬時に消費されてしまいます。しかし、Nexa AI の最適化 SDK を使用することで、高品質な推論を持続的に実行することが可能になります。
Qualcomm Hexagon NPU を搭載した Qualcomm Snapdragon® 8 Elite for Galaxy デバイス（Samsung Galaxy S25 Ultra）上で LFM2-24B-A2B が動作し、難解な数学問題を解きながら解説し、デコード速度 35.4 トークン／秒を実現している様子をご覧ください。
あらゆるモデルをあらゆるバックエンドで動かせる統合ローカル推論フレームワーク NexaSDK で、今すぐお試しください。Snapdragon にオンデバイス AI を導入する最も簡単な方法として Qualcomm 公式サイトでも紹介されている NexaSDK なら、数行のコードで NPU・GPU・CPU をまたいで最新モデルを展開できます。GitHub スター 7,700 以上と活発なオープンソースコミュニティを擁し、世界の主要な技術パートナーから信頼されています。
Cactus 高速オンデバイス・コーディングエージェント
Cactus エンジンがアップデートされ、LFM2 24B MoE モデルのローンチを完全にサポートするようになったことをお知らせできることを嬉しく思います。特に Apple Silicon 上でのパフォーマンスは非常に印象的です。M4 Pro CPU で INT8 量子化を実行した場合、Cactus エンジンはプリフィルで毎秒 229 トークン、デコードで毎秒 27 トークンという驚異的な速度を実現しています（1k プリフィル、100 デコードのベンチマークに基づく）。
LFM2-24B-A2B はコーディングに優れており、これを使ったオンデバイスのコーディングエージェントが登場するのが楽しみです。
Cactusを使い始めるには、Cactus と LFM2-24B-A2B でオンデバイスのコーディングエージェントを構築する方法 の例をご覧ください。
がLiquidのパートナーエコシステムに参加
LFM2 シリーズの公式ローンチパートナーとして LM Studio を迎えることができ、大変嬉しく思います。LM Studio は、使いやすいインターフェースでローカル LLM を発見・実行するための標準を確立してきました。私たちは同社チームと緊密に連携し、LFM2 24B が初日から最適化されるよう取り組んできました。
この提携により、ローカルでモデルを管理し、対話し、テストするための視覚的な手段を求める幅広い開発者やパワーユーザーに、Liquid のアーキテクチャの力が届きます。
LFM2 24B Instruct MoEで今すぐ構築を始めましょう
クラウド環境へのデプロイから、最新のAI PCでの100%ローカル実行まで、LFM2 24B MoEモデルはパフォーマンスを損なうことなく、あらゆる環境で動作するように設計されています。
今すぐ始めましょう：
- クラウド：Together AI または Modal ですぐにテストできます。
- ローカル：Cactus、Ollama、LM Studio、Nexa AI を通じて、モバイル、デスクトップ、ターミナルで実行可能です。
エージェント型 AI の未来がここにあります。皆さんがどのようなものを構築するのか、私たちは楽しみにしています。あなたのプロジェクトをぜひ共有し、Discord の Liquid AI コミュニティに参加してください！