Liquid AI

Liquid AI desarrolla una familia de modelos fundacionales eficientes y de propósito general llamados Liquid Foundation Models (LFMs). A diferencia de la mayoría de los modelos grandes que residen en centros de datos, los LFMs están diseñados desde cero para ejecutarse directamente en dispositivos periféricos: móviles, portátiles, coches e incluso satélites. La empresa se centra en la latencia, la privacidad y las limitaciones de hardware, ofreciendo modelos de menos de 1GB que pueden gestionar tareas de razonamiento, búsqueda y multimodales sin enviar datos a la nube. También proporcionan una plataforma de pila completa que incluye el LEAP SDK para el ajuste fino y el despliegue.

Para hacer que esto sea práctico, Liquid AI es compatible con múltiples entornos de ejecución, incluidos llama.cpp, MLX, ONNX, CoreML, SGLang y vLLM. El LEAP SDK permite a los desarrolladores realizar el ajuste fino de un LFM con sus propios datos y luego integrarlo en cualquier entorno de ejecución compatible en cuestión de minutos. Los modelos están disponibles en Hugging Face (con más de 2.600 variantes y 32 millones de descargas), y la empresa ha publicado investigaciones abiertas sobre redes neuronales líquidas y arquitecturas de espacio de estados. Las asociaciones con Mercedes-Benz, AMD, Qualcomm y otros muestran despliegues reales en coches, comercio electrónico y defensa.

Liquid AI es ideal para desarrolladores y empresas que necesitan capacidades de IA en hardware con recursos limitados sin sacrificar el rendimiento. Resulta especialmente útil para aplicaciones sensibles a la privacidad —imagen médica, servicios financieros, inteligencia integrada en el coche— donde los datos no pueden salir del dispositivo. Los investigadores también valorarán los modelos abiertos y las herramientas de ajuste fino para experimentar con arquitecturas compactas.