Liquid AI、世界最速かつ最高性能のオープンソース小型ファウンデーションモデルを公開

マサチューセッツ州ケンブリッジ — Liquid AIは本日、次世代モデルである**Liquid Foundation Models（LFM2）**を発表しました。LFM2は、エッジモデル分野においてスピード、省エネ、品質の面で新たな記録を打ち立てています。本リリースは、Liquid AIが掲げる「ファーストプリンシプル（First-Principles）」に基づくモデル設計アプローチをさらに発展させたものです。従来のトランスフォーマーベースのモデルとは異なり、LFM2は構造化された適応オペレーターで構成されており、より効率的な学習、高速な推論、そして特に長文コンテキストやリソース制約下での優れた汎化性能を可能にします。

Liquid AIはこのLFM2モデルをオープンソースとして公開し、世界に対してその新しいアーキテクチャを完全な透明性のもとで紹介しました。LFM2の重み（weights）はHugging Faceからダウンロード可能で、Liquid Playground上でもテスト利用できます。さらに、同社はこのモデルを数日以内に、Edge AIプラットフォームおよびiOSネイティブのコンシューマーアプリへ統合する予定であることも発表しました。

「Liquidでは、品質、レイテンシ、メモリ効率を重視した最高クラスのファウンデーションモデルを開発しています」と、Liquid AIの共同創業者兼CEOであるRamin Hasaniは述べています。「LFM2シリーズは、あらゆるプロセッサ上でのオンデバイス展開を想定して設計・開発・最適化されています。これにより、生成AIやエージェントAIのエッジ活用が真に実現されるのです。LFM2は、今後数か月以内に公開予定の強力なモデル群の第一弾です。」

このLFM2の公開は、グローバルなAI競争における画期的なマイルストーンであり、米国企業が中国のAlibabaやByteDanceなどによる主要なオープンソース小型言語モデルを効率性・品質の両面で初めて明確に上回ったことを示しています。

ベンチマーク比較テストでは、LFM2モデルはスピード、レイテンシ、命令追従性能において最先端の競合モデルを上回る結果を示しました。主なハイライト：

• LFM2は、Qwen3、Gemma 3n、Matformerなど、現存するすべてのトランスフォーマーおよび非トランスフォーマーベースの自己回帰モデルに対して、スループットが200%高く、レイテンシが低いという結果をCPU上で達成しました。
• 本モデルは、速度面だけでなく、命令追従や関数呼び出し（信頼性の高いAIエージェント構築に必要な主要要素）においても、各サイズカテゴリの既存モデルより平均的に高い性能を示しました。これにより、LFM2はローカルおよびエッジ環境での活用に最適なモデルと位置付けられます。
• 新しいアーキテクチャと新しいトレーニングインフラに基づいて構築されたLFMsは、従来のバージョンと比較してトレーニング効率を300%向上。これは、高性能で汎用的なAIシステムを構築するための最もコスト効率の高い方法となります。

巨大な生成モデルを遠隔のクラウドから軽量なオンデバイスLLMへ移行することにより、ミリ秒単位のレイテンシ、オフライン対応、データ主権型プライバシーといった新たな価値が実現されます。これは、スマートフォン、ノートパソコン、自動車、ロボット、ウェアラブル、衛星など、リアルタイムで推論を行う必要のあるエンドポイントにとって不可欠な機能です。

家電、ロボティクス、スマートアプライアンス、金融、EC、教育などの高成長分野に加え、防衛、宇宙、サイバーセキュリティ分野を含むエッジAI市場全体を合計すると、2035年までに$1兆規模のTAM（Total Addressable Market）へと成長する可能性があります。

Liquid AIは、これらの業界において多数のFortune 500企業と連携しています。同社は、超高効率の小型マルチモーダルファウンデーションモデルと、エンタープライズ向けに安全性の高い導入スタックを提供しており、あらゆるデバイスをローカルでAI化することが可能です。これにより、企業がクラウドLLMから高速・低コスト・プライベートかつオンプレミスなインテリジェンスへと移行する中で、Liquid AIは市場において圧倒的な存在感を獲得するチャンスを持っています。

Liquid AIについて

Liquid AIは、人工知能の革新を牽引する企業であり、パフォーマンスと効率性の新たな基準を打ち立てるファウンデーションモデルを開発しています。あらゆるスケールにおいて効率的かつ汎用的なAIシステムを構築するというミッションのもと、Liquid AIは、スマートフォン、ノートパソコン、自動車、衛星、その他のデバイスにどれだけのインテリジェンスを搭載できるかという限界に挑戦し続けています。詳しくは www.liquid.ai をご覧ください。