Liquid AI, una start-up che propone soluzioni alternative ai modelli di intelligenza artificiale generativa tradizionali come i transformer, ha lanciato una famiglia di sei modelli diversi chiamati Liquid Nanos, promettendo funzionalità superiori su dispositivi aziendali rispetto ai grandi modelli fondamentali dei concorrenti come OpenAI, Google e Anthropic. Questi modelli, progettati per task specifici, variano in dimensione da 350 milioni a 2,6 miliardi di parametri.

Come funzionano i Liquid Nanos

I Liquid Nanos sono modelli di base orientati a compiti precisi, pensati per essere utilizzati direttamente sui dispositivi aziendali, dagli smartphone ai laptop, ai sensori e robot di piccole dimensioni. In questo modo non devono fare affidamento su un server cloud centralizzato. I modelli offrono prestazioni paragonabili a quelle di modelli molto più grandi in workflow specializzati come estrazione multilingue, traduzione, interrogazione con supporto di raccolta (RAG), ragionamento matematico e molti altri.

In alternativa alla visione attuale dei cosiddetti "agenti AI", questi modelli evitano la dipendenza da modelli centralizzati (simili a quelli di Gemini di Google o GPT-5 di OpenAI), riducendo problemi legati alla connettività Internet o limitazioni in ambienti prioritari alla privacy e sicurezza.

La differenza principale

La principale innovazione di Liquid AI sta nel portare l'elaborazione locale, sugli stessi dispositivi, invece di rimandare l'elaborazione al cloud. In questo modo i Liquid Nanos mirano a migliorare la velocità e ad abbattere i costi, aumentando la privacy e permettendo l'uso in ambienti aziendali dove la rete non è ottimale o dove vengono richiesti risparmi energetici.

Modelli specializzati

LFM2-Extract: Modelli multilingue ottimizzati per l'estrazione di dati strutturati da testi non strutturati.

LFM2-350M-ENJP-MT: Modello a 350M parametri per tradurre tra inglese e giapponese, adatto a un vasto spettro di testi.

LFM2-1.2B-RAG: Adatto a pipeline di generazione con supporto di dati esterni, ottimizzato per risposte veritiere a grandi insiemi di documenti.

LFM2-1.2B-Tool: Specializzato per chiamare funzioni in dispositivi di edge con basso ritardo.

LFM2-350M-Math: Focalizzato sulla risoluzione di problemi matematici avanzati, con miglioramenti in efficienza attraverso tecnologie di apprendimento rinforzato.

Serie Luth-LFM2: Contributi comunitari di fine-tuning focalizzati sulla lingua francese preservando le capacità in inglese.

Tutti sono modellati per compiti specifici dove architetture piccole, ma ben adattate, possono superare sistemi complessi di oltre 100 miliardi di parametri.

Risultati testati

Secondo i dati forniti da Liquid AI, i modelli di estrazione superano quelli di sistema molto più grandi in test di validità sintattica, fedelessima ed esattezza. Il modello LFM2-1.2B-Extract, ad esempio, produce output validi in più lingue a un livello superiore rispetto a modelli molto più grandi come il Gemma 3 27B, che ha più di 20 volte i suoi parametri.

Per la traduzione, il modello LFM2-350M-ENJP-MT è stato valutato con il benchmark llm-jp-eval, e ha dimostrato una performance equivalente o maggiore a quella di GPT-4o.

Per quanto riguarda il modello LFM2-1.2B-RAG, è risultato competitivo nei test di "groundedness", rilevanza e utilità rispetto ad analoghi di dimensioni simili.

Contributi comunitari

I contributi provenienti dalla comunità hanno mostrato miglioramenti misurabili: la serie Luth-LFM2 incrementa non solo le performance in lingua francese ma anche quelle in inglese, dimostrando che la specializzazione mirate può migliorare esiti multilingua.

Distribuzione e licenza

I modelli Liquid Nanos sono immediatamente disponibili per lo scaricamento e l'utilizzo attraverso la Liquid Edge AI Platform (LEAP) sui dispositivi iOS e Android,笔记本电脑, e via Hugging Face. Gli sviluppatori possono integrarli utilizzando SDK e creando sistemi multi-agente complessi.

Dettagli sulla licenza

I Liquid Nanos sono distribuiti sotto una licenza personalizzata, la LFM Open License v1.0, che richiama modelli di licenza simili a quelli di Meta per i suoi modelli Llama. Tale licenza offre agli sviluppatori il diritto di usare, modificare e distribuire i modelli, con un'eccezione chiave relativa al fatturato.

Individui, ricercatori, organizzazioni senza scopo di lucro o aziende con meno di 10 milioni di dollari di fatturato l'anno possono utilizzare i modelli gratuitamente, sia per scopi accademici che commerciali.

Le aziende con più di 10 milioni di dollari di fatturato non possono utilizzare i modelli in modo commerciale; dovranno stipulare accordi separati con Liquid AI per poterli distribuire nei loro prodotti o servizi.

Collaborazioni

Liquid AI è già in partnership con aziende Fortune 500 del settore elettronica di consumo, automobilistico, commercio online e finanziario, offrendo distribuzione e adattamento personalizzati.

In aggiunta, l'applicazione Apollo, disponibile gratuitamente sull'Apple App Store, permette a qualsiasi utente di testare i modelli di Liquid Nanos direttamente sui loro dispositivi.

Perché i modelli piccoli sono rilevanti

Gli sviluppi dell'intelligenza artificiale negli ultimi anni hanno dipinto un panorama dominato da modelli grandi ospitati su centri dati, che pur offrendo miglioramenti in comprensione e ragionamento linguistico presentano problemi di costo, latenza e privacy.

Un'alternativa sostenibile

Liquid AI offre un'alternativa che si concentra su modelli leggeri in grado di funzionare su hardware portatile, con dimensioni di memoria richieste comprese tra 100 MB e 2 GB. Questo rende i modelli idonei per l'uso su dispositivi mobili, un fattore chiave per il mercato aziendale.

Ramin Hasani, co-fondatore e CEO di Liquid AI e ex scienziato AI presso l'MIT, sottolineò che il costo crescente dell