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手机也能跑的8B大模型！LFM2-8B-A1B高效登场

【免费下载链接】LFM2-8B-A1B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/LiquidAI/LFM2-8B-A1B

Liquid AI推出全新混合架构大模型LFM2-8B-A1B，以83亿总参数、15亿激活参数的MoE（Mixture of Experts）设计，实现高端手机、平板等边缘设备的本地化部署，重新定义边缘AI的性能标准。

近年来，大语言模型正从云端向终端设备快速渗透。据市场研究机构Counterpoint数据，2024年全球AI手机出货量预计突破5亿部，终端侧AI计算需求呈现爆发式增长。然而现有模型普遍面临"性能-效率"两难：高性能模型往往体积庞大，轻量级模型又难以满足复杂任务需求。在此背景下，Liquid AI推出的LFM2-8B-A1B通过创新架构设计，在83亿总参数规模下仅激活15亿参数进行计算，成功破解这一行业痛点。

该模型的核心突破在于其独特的混合架构设计：融合18个双门控短程LIV卷积块与6个分组查询注意力（GQA）块，既保留卷积网络的局部特征提取效率，又具备Transformer架构的长程依赖建模能力。这种设计使模型在保持32,768 tokens上下文窗口的同时，通过量化技术实现了高端移动设备的流畅运行。官方测试数据显示，LFM2-8B-A1B在Galaxy S24 Ultra等旗舰手机上的解码速度超越Qwen3-1.7B等同类模型，同时在MMLU（64.84%）、GSM8K（84.38%）等权威 benchmarks上达到3-4B稠密模型水平。

多语言支持是另一大亮点，模型原生支持英语、中文、阿拉伯语等8种语言，特别优化了代码理解与知识问答能力。其创新的工具调用机制通过特殊标记实现函数定义、调用、执行和结果解析的全流程支持，为本地化智能助手、RAG应用、数据提取等场景提供强大技术支撑。开发者可通过Hugging Face Transformers、vLLM或llama.cpp等多种框架轻松部署，并提供完整的SFT和DPO微调教程，降低行业应用门槛。

LFM2-8B-A1B的推出标志着边缘AI进入"大模型本地化"新阶段。对于终端设备厂商，该模型可显著提升设备端AI交互体验而无需依赖云端；企业用户则能在保护数据隐私的前提下部署智能应用；开发者生态将因此加速形成针对特定场景的轻量化微调模型。随着边缘计算能力的持续提升与模型效率的优化，未来消费者有望在手机、汽车、智能家居等更多终端上体验到大模型带来的智能服务，推动AI应用从"在线依赖"向"离线可用"转变。

Liquid AI通过LFM2系列模型展示了MoE架构在边缘计算场景的巨大潜力。这种"大模型、小激活"的设计思路，或将成为平衡性能与效率的行业新标准，为AI技术的普适化应用开辟新路径。

【免费下载链接】LFM2-8B-A1B项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/LiquidAI/LFM2-8B-A1B