我以前一直觉得，端侧 AI 最大的问题不是装不下，而是装进去也不够好用。 LFM3 开始让这件事有点意思了。 Liquid AI 一次发布了文本、视觉、音频… · @RwatitFahsa · TwKit

@RwatitFahsa

我以前一直觉得，端侧 AI 最大的问题不是装不下，而是装进去也不够好用。 LFM3 开始让这件事有点意思了。 Liquid AI 一次发布了文本、视觉、音频、全模态和决策等 6 个模型，规模都在 2B 左右。文本版量化后大约占 1GB，支持 256K 上下文，还能用单张 GPU 微调。 也就是说，手机、电脑甚至树莓派，都有机会运行一个只服务于特定任务的本地 AI。 先别急着说云端大模型要被替代。 目前的性能数据主要来自厂商测试，而且在编程和知识任务上，大模型依旧更强。 但 AI 的下一条路线已经很清楚： 不是所有问题都需要请一个无所不知的专家，有时候，一个便宜、快速、不上传数据的小模型反而更实用。 https://www.liquid.ai/blog/lfm3

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