Liquid AI ha dado un gran paso adelante en inteligencia artificial para dispositivos con el lanzamiento de LFM2, su segunda generación de modelos fundacionales líquidos. Esta nueva serie de modelos generativos de IA marca un cambio importante en la computación en el borde, ofreciendo optimizaciones de rendimiento diseñadas especialmente para funcionar directamente en los dispositivos, sin sacrificar la calidad.
Lo más destacado es que LFM2 logra una velocidad de inferencia dos veces mayor y un entrenamiento tres veces más rápido que su generación anterior. Esto significa que puede responder en tiempo real con una latencia mínima, funcionar sin conexión y proteger la privacidad de los datos. Es una solución ideal para teléfonos, laptops, vehículos, robots, dispositivos wearables, satélites y otros aparatos que requieren razonamiento inmediato sin depender de la nube.
Su arquitectura innovadora combina bloques convolucionales y de atención en una estructura híbrida de 16 bloques. Gracias a la tecnología desarrollada por Liquid AI, el modelo ajusta sus pesos dinámicamente según la entrada que recibe, un enfoque que integra convoluciones, recurrencias y atención en un solo marco eficiente. Para diseñar esta arquitectura se utilizó un motor de búsqueda neural propio que evaluó más de 50 indicadores internos para asegurar capacidades variadas, desde memoria de conocimiento hasta razonamiento complejo y comprensión en varios idiomas.
LFM2 viene en tres tamaños: 350 millones, 700 millones y 1.2 mil millones de parámetros, cada uno adaptado a distintos escenarios de uso pero manteniendo la eficiencia como prioridad. Se entrenaron con 10 billones de tokens extraídos de un conjunto equilibrado de datos en inglés, multilenguaje y código. Además, el entrenamiento aplicó distilación de conocimiento usando la versión anterior LFM1-7B como modelo maestro, y se amplió la capacidad para procesar secuencias largas de hasta 32,000 tokens.
En cuanto a su rendimiento, LFM2 supera a modelos similares en múltiples pruebas. Por ejemplo, la versión de 1.2 mil millones de parámetros iguala o supera a modelos más grandes como Qwen3-1.7B con casi la mitad de parámetros, mientras que los tamaños menores compiten favorablemente con otros modelos conocidos. También destaca en conversaciones multi-turno, mostrando mayor preferencia en evaluaciones especializadas frente a varios competidores, pero con un tamaño más compacto y eficiencia superior.
Para la implementación en el borde, LFM2 se ha optimizado para distintos marcos de inferencia, mostrando un desempeño sobresaliente en dispositivos como el Samsung Galaxy S24 Ultra o procesadores AMD Ryzen. Funciona bien en CPU y también aprovecha GPUs y NPUs tras una adecuada optimización, garantizando flexibilidad para muchas configuraciones de hardware.
En resumen, LFM2 es un avance clave para el despliegue de IA en dispositivos, ofreciendo velocidad, privacidad y operación offline que abren nuevas oportunidades en electrónica de consumo, robótica, finanzas, comercio y educación. Con esta tecnología, Liquid AI pone a disposición un modelo que equilibra capacidad y eficiencia, facilitando la transición de soluciones basadas en la nube hacia una inteligencia artificial rápida, económica y segura directamente en los terminales.
