Liquid AI

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Liquid AI · Programación · Otro

Liquid AI desarrolla los Liquid Foundation Models, una familia de modelos de IA pequeños y de pesos abiertos que corren en móviles, portátiles y hardware de borde sin conexión a la nube.

Vista previa de la interfaz de Liquid AI

Acerca de Liquid AI

What Is Liquid AI

Liquid AI es una empresa que diseña modelos fundacionales pensados para correr en el dispositivo que tienes delante, no en un centro de datos lejano. Su producto central es la familia Liquid Foundation Models (LFM), un conjunto de modelos de pesos abiertos lo bastante pequeños para caber en móviles, portátiles, wearables y chips embebidos. La compañía nació del laboratorio CSAIL del MIT en 2023 y desde entonces ha publicado varias generaciones, con LFM2 y LFM2.5 como línea actual.

La propuesta es sencilla. Los modelos grandes en la nube cobran por token y envían cada petición a un servidor. Los LFM corren en local, así que la latencia se queda en el rango de milisegundos, el trabajo sigue sin conexión y los datos privados no salen de la máquina. Los modelos van de 350 millones a 8.300 millones de parámetros, lo que cubre desde un asistente de texto en un móvil económico hasta un agente de razonamiento en un portátil.

Dos cosas marcan hasta dónde puedes llegar. La licencia es gratis solo hasta que tu empresa supera los 10 millones de dólares de ingresos anuales, y a partir de ahí necesitas una licencia comercial de pago. Los modelos más pequeños cambian memoria de datos por velocidad y tamaño, así que un modelo de 350M no iguala a un gran modelo en la nube en preguntas abiertas de conocimiento.

Getting Started

  1. Elige un modelo en la web de Liquid AI o en la biblioteca de Hugging Face y comprueba el tamaño frente al hardware que tengas en mente. Las versiones más pequeñas corren por debajo de 1GB.
  2. Descarga los pesos abiertos o llévalos a tu entorno preferido, como llama.cpp, MLX, ONNX, vLLM o SGLang.
  3. Ejecuta el modelo en local para ver cómo se comporta en tu dispositivo, o abre el playground del navegador si solo quieres probar prompts.
  4. Ajusta el modelo con tus propios datos cuando uno general no sea lo bastante específico. Usa la plataforma LEAP o herramientas abiertas como Unsloth y TRL.
  5. Publícalo dentro de tu app, o en la nube, según dónde estén tus usuarios.

Información del producto

Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Liquid AI.

Plan gratuitoSí
Planes de pago$0 - enterprise pricing
PlataformaWeb, iOS, Android, desktop, edge hardware
DesarrolladorLiquid AI
CategoríaProgramación · Otro
Fecha de lanzamientoMar 2023
Última actualizaciónMay 2025
Visitas al sitio web157.2K
Ranking global del sitio269.8K
Disponibilidad de la APISí

Ideal para

Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.

Usuarios

  • Desarrolladores de apps y móvil
  • Equipos centrados en la privacidad
  • Investigadores y estudiantes
  • Fabricantes de hardware

Tareas

  • Crear un asistente de chat sin conexión
  • Añadir comprensión de imágenes
  • Interacción por voz
  • Enrutado y clasificación
  • Ajuste fino personalizado

Casos de uso

  • Un asistente de vehículo que responde en milisegundos y sigue funcionando cuando cae la señal.
  • Una app de campo en el móvil que resume documentos y traduce texto sin dar la vuelta a la nube.
  • Un flujo regulado donde los datos en bruto se quedan en la máquina y nunca salen del edificio.
  • Un prototipo que necesita un modelo funcionando desde el primer día, antes de gastar en inferencia en la nube.

Funciones clave

Familia de modelos de pesos abiertos

Liquid AI publica sus modelos con pesos abiertos, desde unos cientos de millones hasta unos pocos miles de millones de parámetros. Puedes descargar, ejecutar y ajustar cada modelo, también para trabajo comercial, hasta que tu empresa supere los 10 millones de dólares de ingresos anuales. Las versiones más pequeñas corren por debajo de 1GB, suficiente para un móvil actual.

Generaciones LFM2 y LFM2.5

LFM2 cubre modelos densos de 350M, 700M, 1.2B y 2.6B parámetros más una variante de mezcla de expertos, todos con contexto de 32K. LFM2.5 añade modelos Base, Instruct, japonés, visión-lenguaje y audio-lenguaje, con el seguimiento de instrucciones afinado para agentes en el dispositivo. Los modelos de texto nuevos duplican el vocabulario y llegan a 128K de contexto.

Cobertura multimodal

Los modelos de visión combinan una base de texto ligera con un codificador de imagen SigLIP2 para entender imágenes en el dispositivo. Los modelos de audio manejan la voz de entrada y salida en un solo modelo en vez de emparejar un reconocedor de voz con un modelo de lenguaje. Eso significa que un móvil puede leer una foto o mantener una conversación hablada sin enviar datos fuera.

Plataforma LEAP

LEAP, también conocido como el LEAP SDK, es el kit multiplataforma de Liquid para que los equipos construyan y desplieguen modelos en móvil y dispositivos embebidos. Da a iOS y Android un único flujo de trabajo, funciona con los modelos de Liquid y otros modelos pequeños abiertos, e incluye una biblioteca con versiones lo bastante pequeñas para la memoria de un móvil. LEAP Finetune cubre la preparación de datos, el entrenamiento del modelo y la exportación en un solo sitio.

Corre en hardware cotidiano

Los LFM corren en CPU, GPU y NPU, desde móviles y portátiles hasta vehículos y dispositivos embebidos. Buscan latencia de milisegundos para que el modelo siga respondiendo aunque la red vaya lenta o no exista. Tú eliges el tamaño que encaja con el chip que tienes.

Ajuste fino gratis

El ajuste fino de modelos de IA no está detrás de un plan de pago. La licencia te deja entrenar un modelo con tus propios datos y mantener el resultado en privado, sin cláusula de copyleft. Las herramientas de ajuste de Liquid conviven con opciones abiertas como Unsloth, TRL y la biblioteca Transformers.

Model Playground y Liquid Apollo

El Model Playground te deja probar modelos en el navegador antes de cualquier descarga. Liquid Apollo es una app móvil que pone un modelo local en tu bolsillo, una forma de baja latencia y sin nube de probar la IA en el dispositivo sin configuración.

Ventajas y desventajas

Ventajas

  • Sin facturas por token: correr en local elimina los costes recurrentes de API, algo que pesa en trabajo constante o de alto volumen.
  • Privacidad por defecto: el texto y las imágenes sensibles se quedan en el dispositivo en vez de ir a un servidor.
  • Pequeños para publicar: las versiones por debajo de 1GB caben en móviles, wearables y chips embebidos.
  • Gratis para empezar: cada modelo se descarga y se ajusta gratis hasta la línea de 10 millones de dólares.
  • Gama multimodal real: modelos de texto, visión y audio salen de una misma familia y una misma licencia.

Desventajas

  • Umbral de ingresos: cuando tu empresa supera los 10 millones al año, la licencia comercial gratuita termina y necesitas un acuerdo de pago.
  • Los modelos pequeños tienen límites: un modelo de 350M no iguala a un gran modelo en la nube en conocimiento abierto ni en cadenas largas de razonamiento.
  • El hardware importa: los modelos más rápidos y grandes piden una CPU, GPU o NPU capaz, así que los dispositivos antiguos sacan menos partido.
  • La configuración es trabajo de desarrollo: meter un modelo en una app implica manejar entornos y empaquetado, no solo crear una cuenta.

Preguntas frecuentes

Liquid AI es una empresa, surgida del laboratorio CSAIL del MIT, que crea los Liquid Foundation Models. Son modelos de IA pequeños y de pesos abiertos diseñados para correr en móviles, portátiles y dispositivos de borde en lugar de en un centro de datos, para que la inferencia sea rápida y privada.

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