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Liquid を試す
効率性、スピード、そしてあらゆるデバイスへの実運用を前提に設計された独自のアーキテクチャにより、
AI が「どこで、どのように動くか」を再定義します。ウェアラブル、ロボティクス、スマートフォン、ノートPC、自動車まで。
LFM は GPU・CPU・NPU 上でシームレスに動作し、
あらゆる環境からインテリジェンスへアクセス できるようにします。
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スピード、機能性、効率性を重視して設計された
マルチモーダル・ハイブリッドモデル。オンデバイスからクラウドまであらゆる環境で実行可能で、
エージェント処理、指示追従、データ抽出、RAG などのユースケースに最適です。
Liquid Foundation Models は、動的システムと信号処理に基づく独自アーキテクチャである Liquid Neural Networks を活用し、あらゆるハードウェア上で、クラウドの内外を問わず、計算資源を大幅に抑えながら最先端レベルの知能を提供します。
LFM は、軽量でカスタマイズ可能かつ計算効率に優れた構成で、あらゆる環境への導入において高い性能を発揮します。
視覚およびテキストの入出力を用いるマルチモーダルモデルで、低遅延かつデバイス特性を考慮したデプロイメントに適した機能を備えています。
音声およびテキスト生成のためのエンドツーエンド基盤モデル。低遅延向けに設計されており、わずか15億パラメータで高品質かつ応答性の高い対話を実現します。
LFM2 は、あらゆる場所で — 任意の CPU、NPU、GPU 上で — 動作するように設計されたハイブリッドモデル群であり、クラス最高レベルの速度、多言語対応、そしてマルチモーダル機能を備え、あらゆる規模の実環境への導入に対応します。
LFM は、軽量でカスタマイズ可能かつ計算効率に優れた構成で、あらゆる環境への導入において高い性能を発揮します。
LFM2.5 は、28 兆トークンの事前学習とスケールされた強化学習パイプラインによって LFM2 を拡張し、小型モデルの可能性の限界を押し広げます — テキスト、ビジョン、音声に対応し、クラウドの内外を問わずあらゆるデバイス上で信頼性の高い本番運用可能なエージェントのために設計されています。
LFM は、軽量でカスタマイズ可能かつ計算効率に優れた構成で、あらゆる環境への導入において高い性能を発揮します。
音声およびテキスト生成のためのエンドツーエンド基盤モデル。低遅延向けに設計されており、わずか15億パラメータで高品質かつ応答性の高い対話を実現します。
LFM は迅速なカスタマイズが可能なため、
ユースケース、デバイス、データに合わせて
高いパフォーマンスを最短で実現 できます。Liquid によるフルスタックな支援をご希望の場合は営業チームまで、
セルフサービスでの構築・デプロイも可能です。
LEAP を試す: 開発者ファーストのプラットフォームで、カスタマイズからあらゆる OS へのデプロイまでを1 つのワークフローで実行できます。
ドキュメントを見る: クックブックやチュートリアルを使って、LFM の構築とカスタマイズを始めましょう。
モデルをダウンロード: Hugging Face 上のモデルコレクションを閲覧・ダウンロード・構築。
ハードウェア・イン・ザ・ループのアーキテクチャ設計、
事前学習、知識抽出、トレーニング後の最適化手法まで。LFM2 がどのように設計・学習されたのかを詳しく解説しています。
LFM は、スマートフォン、ノートPC、自動車など、
どの環境でも CPU・GPU・NPU 上で効率的に動作します。ミリ秒単位のレイテンシー、
オンデバイスでのレジリエンス、
データプライバシーを重視した設計により、
ローカル・クラウド・ハイブリッド AI の可能性を最大限に引き出します。
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LFM は、選択したハードウェア上でローカル実行できる
極めて小さなフットプリントを持ち、
特定ユースケースでのピーク性能を素早く引き出せるよう設計されています。
Liquid のフルスタックソリューションは、
プロトタイプから製品化までを加速する
アーキテクチャ、最適化、デプロイエンジンを提供します。
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