次世代エッジモデルが世界トップクラスの競合を凌駕、Hugging Faceでオープンソース公開
マサチューセッツ州ケンブリッジ--(BUSINESS WIRE)--（ビジネスワイヤ） --Liquid AIは、エッジモデル分野において速度・エネルギー効率・品質で新たな記録を打ち立てる次世代「Liquid Foundation Models（LFM2）」の提供を開始しました。このリリースは、Liquid AIのモデル設計における第一原理アプローチに基づいています。従来のトランスフォーマー型モデルとは異なり、LFM2は構造化された適応型オペレーターで構成されており、より効率的な学習、高速な推論、そして優れた汎化性能を実現します。特に長いコンテキストやリソースが限られる環境でその効果を発揮します。
Liquid AIはLFM2をオープンソース化し、この新しいアーキテクチャを完全な透明性のもとで公開しました。LFM2のウェイトはHugging Faceからダウンロードできるほか、Liquid Playground上でもテスト利用が可能です。さらにLiquid AIは、同モデルを自社のEdge AIプラットフォームおよびiOSネイティブのコンシューマー向けアプリに数日以内に組み込む予定であることも発表しました。
「Liquidでは、品質、レイテンシ、メモリ効率を重視した最高水準の基盤モデルを開発しています」と、Liquid AIの共同創業者兼CEO、ラミン・ハサニは述べました。「LFM2シリーズのモデルは、あらゆるプロセッサ上でのオンデバイス展開を前提に設計・開発・最適化されており、エッジにおける生成AIやエージェントAIの活用を真に実現します。LFM2は、今後数か月以内に発表予定の強力なモデル群の第一弾です。」
LFM2のリリースは、グローバルなAI競争における重要な節目となります。また、アリババやByteDanceが開発したモデルを含む中国の主要なオープンソース小型言語モデルに対し、米国企業が効率性と品質の明確な向上を公に示した初めての事例です。
LFM2モデルは、実際の比較評価において、速度・レイテンシ・指示追従性能の各種ベンチマークで最先端の競合モデルを上回りました。主な特長は以下のとおりです。
LFM2は、CPU上でQwen3、Gemma 3n、Matformerおよび他のすべてのトランスフォーマー／非トランスフォーマー型オートリグレッシブ・モデルと比較して、スループットが200%向上し、レイテンシが低減。
本モデルは最速であるだけでなく、各モデルサイズにおいても、指示追従性能やファンクションコール（信頼性の高いAIエージェント構築に不可欠なLLMの主要特性）で他モデルよりも平均して高い性能を発揮し、ローカルおよびエッジ用途に最適な選択肢となる。
新アーキテクチャおよび新たなトレーニング基盤にもとづくLFMsは、従来バージョン比で学習効率が300%向上しており、汎用AIシステムを構築するうえで最もコスト効率の高い手法となる。
大規模な生成モデルを遠隔のクラウドから軽量なオンデバイスLLMへと移行することで、ミリ秒単位のレイテンシ、オフライン耐性、データ主権のプライバシーが実現します。これらは、リアルタイムで推論が求められるスマートフォン、ノートパソコン、自動車、ロボット、ウェアラブル機器、衛星などの各種エンドポイントに不可欠な機能です。コンシューマーエレクトロニクス、ロボティクス、スマート家電、金融、eコマース、教育など成長著しい分野のエッジAIスタックをはじめ、防衛、宇宙、サイバーセキュリティ分野を加えることで、コンパクトかつプライベートな基盤モデルのTAM（総潜在市場規模）は2035年までに1兆ドル規模へと拡大すると見込まれます。
Liquid AIは、これらの分野において多数のフォーチュン500企業と連携しています。同社は、すべてのデバイスをローカルでAIデバイスへと変える安全なエンタープライズグレードのデプロイメント・スタックとともに、超高効率の小型マルチモーダル基盤モデルを提供しています。企業がクラウドLLMからコスト効率に優れ、高速でプライバシー性の高い自社運用型AIへと移行する中、Liquid AIは市場で圧倒的なシェアを獲得するチャンスを得ています。
Liquid AIについて
Liquid AIは、人工知能分野のイノベーションを牽引し、性能と効率で新たな基準を打ち立てる基盤モデルを開発しています。あらゆる規模で効率的な汎用AIシステムを構築するというミッションのもと、Liquid AIは、スマートフォン、ノートパソコン、自動車、衛星などさまざまなデバイスにどれだけ多くの知能を搭載できるか、その限界に挑戦し続けています。詳細はwww.liquid.aiをご覧ください。
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