Model / Badania
Liquid AI zmieścił agenta w 2,5 GB i puścił go bez chmury
Liquid AI wypuściło 4 sierpnia LFM2.5-2.6B, model o 2,6 miliarda parametrów, który mieści się w niecałych 2,5 GB i działa lokalnie na laptopie, telefonie czy Raspberry Pi, bez ani jednego zapytania do chmury. Kluczowa jest metoda: model dotrenowano wprost w harnessie agenta i nagradzano za faktyczny wynik, dzięki czemu na teście ToolSandbox wyprzedził trzykrotnie większego Qwen3.5-9B, choć na BFCLv4 już przegrywa. Skoro nie płacisz za tokeny do API, każde uruchomienie kosztuje zero, a firma otwarcie przyznaje, że do trudniejszych zadań programistycznych lepszy bywa większy model.
Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł. · Jak to działa
Model / Badania · 4 min ·
Liquid AI wypuściło 4 sierpnia LFM2.5-2.6B, model, który sam zaplanuje zadanie, sięgnie po zewnętrzne narzędzia i przejdzie przez kilka kroków po kolei, a wszystko to na twoim laptopie albo telefonie, bez jednego zapytania do chmury. Ma 2,6 miliarda parametrów, mieści się w niecałych 2,5 GB pamięci i według firmy na jednym z testów wywoływania narzędzi wyprzedza model ponad trzykrotnie większy. Mały model, który działa szybko, to już nie sensacja. Bardziej liczy się to, jak go trenowano, i nietypowo szczere postawienie sprawy: do czego się nadaje, a do czego nie.
Pisałem o Liquid AI pod koniec lipca, gdy pokazali, jak powiększyć słownik gotowego modelu bez trenowania wszystkiego od nowa. Tym razem firma bierze się za coś innego: model, który ma nie tyle rozmawiać, co wykonywać.
Trenowany w narzędziach, których ludzie naprawdę używają
Czytaj dalej za darmo
Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.
