Liquid AI
Liquid AI · Programação · Outros
A Liquid AI desenvolve os Liquid Foundation Models, uma família de modelos de IA pequenos e de pesos abertos que rodam em celulares, notebooks e hardware de borda sem conexão com a nuvem.
Sobre Liquid AI
What Is Liquid AI
A Liquid AI é uma empresa que projeta modelos de fundação feitos para rodar no dispositivo à sua frente, e não em um data center distante. Seu produto central é a família Liquid Foundation Models (LFM), um conjunto de modelos de pesos abertos pequenos o bastante para caber em celulares, notebooks, wearables e chips embarcados. A companhia surgiu do laboratório CSAIL do MIT em 2023 e desde então lançou várias gerações, com LFM2 e LFM2.5 como a linha atual.
A proposta é simples. Modelos grandes na nuvem cobram por token e mandam cada requisição para um servidor. Os LFM rodam localmente, então a latência fica na casa dos milissegundos, o trabalho continua sem conexão e os dados privados não saem da máquina. Os modelos vão de 350 milhões a 8,3 bilhões de parâmetros, o que cobre de um assistente de texto em um celular simples a um agente de raciocínio em um notebook.
Dois pontos definem até onde dá para ir. A licença é grátis apenas até sua empresa passar de US$ 10 milhões em receita anual, e depois disso você precisa de uma licença comercial paga. Os modelos menores trocam memória de fatos por velocidade e tamanho, então um modelo de 350M não iguala um grande modelo na nuvem em perguntas abertas de conhecimento.
Getting Started
- Escolha um modelo no site da Liquid AI ou na biblioteca do Hugging Face e confira o tamanho diante do hardware que você tem em mente. As versões menores rodam abaixo de 1GB.
- Baixe os pesos abertos ou leve-os para o seu ambiente preferido, como llama.cpp, MLX, ONNX, vLLM ou SGLang.
- Rode o modelo localmente para ver como ele se comporta no seu dispositivo, ou abra o playground do navegador se quiser apenas testar prompts.
- Ajuste o modelo com seus próprios dados quando um modelo geral não for específico o bastante. Use a plataforma LEAP ou ferramentas abertas como Unsloth e TRL.
- Publique dentro do seu app, ou na nuvem, conforme onde estão seus usuários.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Liquid AI.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Desenvolvedores de apps e mobile
- Equipes focadas em privacidade
- Pesquisadores e estudantes
- Fabricantes de hardware
Tarefas
- Criar um assistente de chat offline
- Adicionar compreensão de imagens
- Interação por voz
- Roteamento e classificação
- Ajuste fino personalizado
Cenários
- Um assistente de veículo que responde em milissegundos e segue funcionando quando o sinal cai.
- Um app de campo no celular que resume documentos e traduz texto sem dar a volta pela nuvem.
- Um fluxo regulado em que os dados brutos ficam na máquina e nunca saem do prédio.
- Um protótipo que precisa de um modelo funcionando no primeiro dia, antes de gastar com inferência na nuvem.
Principais recursos
Família de modelos de pesos abertos
A Liquid AI publica seus modelos com pesos abertos, de algumas centenas de milhões a alguns bilhões de parâmetros. Você pode baixar, rodar e ajustar cada modelo, inclusive para trabalho comercial, até sua empresa passar de US$ 10 milhões em receita anual. As versões menores rodam abaixo de 1GB, o suficiente para um celular atual.
Gerações LFM2 e LFM2.5
O LFM2 cobre modelos densos de 350M, 700M, 1.2B e 2.6B parâmetros mais uma variante de mistura de especialistas, todos com contexto de 32K. O LFM2.5 adiciona modelos Base, Instruct, japonês, visão-linguagem e áudio-linguagem, com o seguimento de instruções afinado para agentes no dispositivo. Os modelos de texto novos dobram o vocabulário e chegam a 128K de contexto.
Cobertura multimodal
Os modelos de visão combinam uma base de texto leve com um codificador de imagem SigLIP2 para entender imagens no dispositivo. Os modelos de áudio cuidam da voz de entrada e saída em um único modelo, em vez de juntar um reconhecedor de fala com um modelo de linguagem. Isso significa que um celular pode ler uma foto ou manter uma conversa falada sem mandar dados para fora.
Plataforma LEAP
O LEAP, também chamado de LEAP SDK, é o kit multiplataforma da Liquid para que as equipes construam e publiquem modelos em mobile e dispositivos embarcados. Ele dá ao iOS e ao Android um único fluxo de trabalho, funciona com os modelos da Liquid e outros modelos pequenos abertos, e inclui uma biblioteca com versões pequenas o bastante para a memória de um celular. O LEAP Finetune cuida da preparação de dados, do treino do modelo e da exportação em um só lugar.
Roda em hardware do dia a dia
Os LFM rodam em CPU, GPU e NPU, de celulares e notebooks a veículos e dispositivos embarcados. Eles buscam latência de milissegundos para que o modelo siga respondendo mesmo se a rede estiver lenta ou ausente. Você escolhe o tamanho que combina com o chip que tem.
Ajuste fino grátis
O ajuste fino de modelos de IA não fica atrás de um plano pago. A licença deixa você treinar um modelo com seus próprios dados e manter o resultado privado, sem cláusula de copyleft. As ferramentas de ajuste da Liquid convivem com opções abertas como Unsloth, TRL e a biblioteca Transformers.
Model Playground e Liquid Apollo
O Model Playground deixa você testar modelos no navegador antes de qualquer download. O Liquid Apollo é um app mobile que coloca um modelo local no seu bolso, uma forma de baixa latência e sem nuvem de testar a IA no dispositivo sem configuração.
Prós e contras
Prós
- Sem contas por token: rodar localmente elimina os custos recorrentes de API, algo que pesa em trabalho constante ou de alto volume.
- Privacidade por padrão: texto e imagens sensíveis ficam no dispositivo em vez de ir para um servidor.
- Pequenos para publicar: as versões abaixo de 1GB cabem em celulares, wearables e chips embarcados.
- Grátis para começar: cada modelo é baixado e ajustado sem custo até a linha dos US$ 10 milhões.
- Gama multimodal de verdade: modelos de texto, visão e áudio saem de uma mesma família e de uma mesma licença.
Contras
- Limite de receita: quando sua empresa passa de US$ 10 milhões por ano, a licença comercial gratuita acaba e você precisa de um acordo pago.
- Modelos pequenos têm limites: um modelo de 350M não iguala um grande modelo na nuvem em conhecimento aberto nem em cadeias longas de raciocínio.
- Hardware ainda importa: os modelos mais rápidos e maiores pedem uma CPU, GPU ou NPU capaz, então dispositivos antigos aproveitam menos.
- A configuração é trabalho de desenvolvedor: colocar um modelo em um app envolve lidar com ambientes e empacotamento, não só criar uma conta.
Perguntas frequentes
A Liquid AI é uma empresa, surgida do laboratório CSAIL do MIT, que cria os Liquid Foundation Models. São modelos de IA pequenos e de pesos abertos projetados para rodar em celulares, notebooks e dispositivos de borda em vez de em um data center, para que a inferência seja rápida e privada.
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