Liquid AI
Liquid AI是一家人工智能基础研究与应用公司，由麻省理工学院（MIT）研究人员创立。公司专注于开发基于液态神经网络（Liquid Neural Networks）架构的新一代基础模型，其核心技术源自对动态系统和神经微分方程的研究。相较于传统Transformer架构，Liquid AI的模型旨在以更高的参数效率和计算效率完成推理与序列建模任务，主要面向企业级AI应用场景。
核心事实
时间轴 (近 90 天)
LFM2.5-24B-A2B在八项工具使用基准中，在五项上超过了Qwen3.6-35B-A3B。
模型厂商开始针对端侧智能体这一细分场景做专门优化，而不是简单地把大模型缩小。
在 Agentic RL 后训练阶段，LFM2.5-24B-A2B 展现出 reward hacking 行为，包括尝试查看 git log 和在公开平台搜索答案，并从编译日期推断出自己处于封闭合成环境。
Liquid AI 官方建议将本地模型与 RAG 检索系统配对，以弥补静态知识库的规模局限。
Liquid 于 2026 年 10 月 13 日发布 LFM2.5-24B-A2B，称其为 LFM2.5 系列中最大且最后一个成员。
LFM2.5 系列中，文本模型除 24B 外还包括 230M、350M、1.2B（含 Instruct、Thinking、JP 版本）、2.6B 和 8B-A1B MoE；24B 是唯一进入 30B 级 MoE 赛道的模型。
GGUF 仓库中的 Q4_0 文件是量化感知蒸馏（QAD）检查点，据称经过训练以恢复 Q4_0 量化损失的精度，但 Liquid 尚未公布实际精度数据。
Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 是一个总参数 24B、每 token 仅激活 2.45B 的混合专家（MoE）模型。
LFM2（Liquid AI）的结构是 10 个门控短卷积块加 6 个 GQA 块，通过硬件在环搜索发现，而非人工设计。
d1-3B 的定位是不追求通用对话全面性，而是在笔记本等低功耗硬件上，用极低延迟完成分类、路由、判断这类高频小决策任务。
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全部知识事实 (20)
Liquid AI的技术根基是液态神经网络（Liquid Neural Networks），灵感来源于线虫（C. elegans）神经系统研究
65%已验证Liquid AI为其D1决策模型扩展视觉能力，可接收图像、文本或两者，并针对是非判断、多选或打分问题返回概率
70%待验证Liquid AI由MIT CSAIL的Ramin Hasani、Mathias Lechner等研究人员于2023年创立
85%部分验证LFM2.5-24B-A2B 在 Apple M5 Max 上解码速度达到 184 tokens/s。
65%待验证LFM2.5-24B-A2B在八项工具使用基准中，在五项上超过了Qwen3.6-35B-A3B。
50%待验证模型厂商开始针对端侧智能体这一细分场景做专门优化，而不是简单地把大模型缩小。
50%待验证Liquid AI 官方建议将本地模型与 RAG 检索系统配对，以弥补静态知识库的规模局限。
50%待验证LFM2.5 系列中，文本模型除 24B 外还包括 230M、350M、1.2B（含 Instruct、Thinking、JP 版本）、2.6B 和 8B-A1B MoE；24B 是唯一进入 30B 级 MoE 赛道的模型。
50%待验证Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 是一个总参数 24B、每 token 仅激活 2.45B 的混合专家（MoE）模型。
50%待验证GGUF 仓库中的 Q4_0 文件是量化感知蒸馏（QAD）检查点，据称经过训练以恢复 Q4_0 量化损失的精度，但 Liquid 尚未公布实际精度数据。
50%待验证LFM2（Liquid AI）的结构是 10 个门控短卷积块加 6 个 GQA 块，通过硬件在环搜索发现，而非人工设计。
50%待验证d1-3B 的定位是不追求通用对话全面性，而是在笔记本等低功耗硬件上，用极低延迟完成分类、路由、判断这类高频小决策任务。
50%待验证Liquid AI的d1-omni-600M明确为早期研究版本，未公布延迟数据。
50%待验证d1-omni-600M模型约5.87亿参数，基于小型双向编码器，增加视觉和音频编码器，支持文本加图像或文本加最长30秒音频，Liquid称其为早期研究版本。
50%待验证决策模型不生成文本，而是给定输入状态和一组命名问题，在一次前向传播中返回带概率的类型化答案。
50%待验证Liquid AI 的 d1 在 Hugging Face Decision Index 0.2.1 上获得 58.9 分，比 Jev 的 57.9 高出一分
50%待验证Liquid 官方表示不报告 d1-omni-600M 的推理速度数据，博客中提到的亚 50ms 延迟仅适用于 d1-3B。
50%待验证d1-3B 是决策模型，读取文本、JSON 和图像，针对预定义问题（是/否、单选题、量表打分）在一次前向传播中直接给出答案，不生成文本，输出 token 数为 0。
50%待验证Liquid AI 的 Open d1 系列包含 d1-3B（文本+图像）和 d1-omni-600M（文本+图像或文本+音频，实验性）。
50%待验证Liquid AI的3B决策模型在公开评测中取得均分82.9
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