Liquid AI 评测：超越 Transformer 的边缘原生 AI 的未来

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Liquid AI（已收录于 Quasa.io/projects/liquid-ai）是一家从 MIT 孵化而来的公司，正在打造新一代高效的 Liquid Foundation Models（LFMs）— 这类非 Transformer 架构从基本原理出发设计，旨在满足真实场景的部署需求。

Liquid 并不追逐规模越来越大的云端模型，而是专注于可在设备上原生运行的高性能、低延迟 AI：手机、笔记本电脑、汽车、可穿戴设备、机器人以及边缘硬件。

Liquid AI 的核心在于通过感知硬件特性的模型设计，以最少的计算量实现最高的智能水平。

主要亮点包括：

• Liquid Foundation Models（LFM2 系列）— 在大幅降低内存占用和功耗的同时，实现最先进的性能。模型参数规模从 350M 到 24B+ 不等，包括每个 token 仅激活部分参数的混合专家变体。
• 设备端运行与边缘原生 — 延迟低于 20ms，支持工具调用的智能体、视觉语言模型（LFM2-VL）、音频模型和推理模型，可完全离线运行，全面保障隐私。
• LEAP Platform 与 Liquid Apollo — 提供易用的开发者工具，用于对 LFMs 进行专门化、微调，并将其部署到 CPUs、GPUs 和 NPUs 上。
• 企业与行业解决方案 — 为汽车（Mercedes-Benz）、电子商务、金融、制药（与 Insilico Medicine 合作）和机器人领域提供定制模型。
• 混合与私有部署 — 在云端、本地或完全在设备端运行强大的 AI — 非常适合受监管行业和对延迟要求严格的应用。

它非常适合 AI 工程师、产品团队、汽车制造商、机器人公司、消费电子品牌、打造差异化 AI 的初创企业，以及任何需要在边缘端获得快速、私密且经济高效的智能能力的组织。2026 年，Liquid AI 正引领 AI 从仅在云端运行转向真正无处不在、原生运行于设备的智能。

开发者和企业社区对它赞不绝口：
“终于有基础模型能以实用的速度在我的笔记本电脑上运行，而且云端成本为零。”
“Liquid 的 LFMs 远超我们的车载 AI 延迟要求，同时确保数据完全私密。”
“这些模型让人感受到未来 — 高效、多模态，而且真正能部署到任何地方。”

它在设备端 AI 推理、隐私优先的应用、低功耗机器人和汽车应用场景、模型快速专门化，以及无需庞大 GPU 集群即可提供高性能等方面，表现尤为出色。

不足之处：与占主导地位的 Transformer 相比，这仍是一种较新的架构（生态系统和工具正在快速发展，但尚未同样成熟）；最佳效果通常需要针对特定硬件进行优化；对于复杂应用场景，企业定制服务是最有力的途径。

总体而言，对于 2026 年希望获得强大 AI 能力，同时兼顾现实中延迟、功耗、隐私和硬件限制的团队来说，Liquid AI 是最令人振奋、最具实用价值的基础模型公司之一。它不仅仅是又一家 LLM 提供商 — 它正在重新定义 AI 实际存在和运作的方式与地点。

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4.9/5 星（效率、实际设备性能和前瞻性架构表现出色；生态系统持续发展）。

开始使用：https://quasa.io/projects/liquid-ai