Startup Liquid AI lansirao je šest novih, usko specijaliziranih AI modela pod zajedničkim nazivom Liquid Nanos, nudeći alternativu sve većim „gigantskim” sustavima koji dominiraju tržištem generativne umjetne inteligencije.
Najvažnije činjenice
• Raspon veličine: 350 milijuna do 2,6 milijardi parametara, što omogućuje rad na laptopima, pametnim telefonima, pa čak i na senzorima ili malim robotima.
• Namjena: svaki model je prilagođen točno određenom zadatku – od izdvajanja strukturiranih podataka i stroj-nog prevođenja do RAG sustava, pozivanja funkcija, matematičkog zaključivanja i francuskog jezičnog „fino podešavanja”.
• Lokalno izvođenje: Nano modeli rade izravno na uređaju, čime se smanjuje kašnjenje, povećava privatnost i štede troškovi povezani s oblakom.
• Licenciranje: LFM Open License v1.0 omogućuje besplatnu komercijalnu uporabu svima s prihodom ispod 10 milijuna USD godišnje; veće tvrtke moraju sklopiti poseban ugovor.
Što donosi svaki Nano
- LFM2-Extract (350M i 1,2B) – višekatni modeli koji tekst iz e-pošte ili izvješća pretvaraju u JSON ili XML.
- LFM2-350M-ENJP-MT – dvosmjerni prevoditelj za engleski i japanski jezik, usporediv s daleko većim GPT-4o na specijaliziranom japanskom testu.
- LFM2-1.2B-RAG – finopodešen za rad u RAG cjevovodima i „uzemljeno” odgovaranje na pitanja nad velikim skupovima dokumenata.
- LFM2-1.2B-Tool – precizno pozivanje alata i funkcija uz vrlo nisko kašnjenje, bez dugih lanaca zaključivanja.
- LFM2-350M-Math – rješavanje kompleksnih matematičkih problema uz kontroliranu opširnost odgovora.
- Luth-LFM2 – zajednički razvijeni modeli koje su prilagodili Sinoué Gad i Maxence Lasbordes; naglasak na francuskom jeziku bez gubitka kvalitete na engleskom.
Rezultati i usporedbe
Liquid AI tvrdi da Nano modeli nerijetko nadmašuju sustave i do dvadeset puta veće:
• LFM2-1.2B-Extract prema internim mjerilima ima bolju sintaksu, točnost i vjernost od Gemma 3 27B. • Prevoditeljski Nano od 350M parametara postiže rezultate bliske GPT-4o na llm-jp-eval testu. • RAG model od 1,2B parametara pokazao je konkurentnost po „uzemljenosti”, relevantnosti i korisnosti u odnosu na vršnjake slične veličine.
Zašto je to važno
Ramin Hasani, suosnivač i izvršni direktor Liquid AI-a, upozorio je da bi do 2027. u podatkovne centre moglo biti uloženo više od bilijun dolara, a isplativost takvih ulaganja ovisi o učinkovitosti. „Ovo je naš prvi korak prema planetarno razmještenoj, uređaj-oblak umjetnoj inteligenciji koja je pristupačnija i gospodarski razumna”, poručio je na platformi X.
Dostupnost
Liquid Nanos mogu se odmah preuzeti putem platforme Liquid Edge AI Platform (LEAP) za iOS, Android i stolna računala ili kroz repozitorij na Hugging Faceu. Besplatna mobilna aplikacija Apollo omogućuje eksperimentiranje na vlastitom uređaju.
Zaključak
Povratak „inteligencije” s oblaka na rub uređaja mogao bi smanjiti troškove i podići standarde privatnosti, a Liquid Nanos nudi konkretne alate za taj prijelaz, osobito za istraživače, startupove i tvrtke srednje veličine.