Liquid AI 發布 LFM2.5-VL-450M 模型，實現邊緣裝置上的即時視覺推理與結構化輸出
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Liquid AI 發布 LFM2.5-VL-450M 模型，實現邊緣裝置上的即時視覺推理與結構化輸出。
Liquid AI 近期推出 LFM2.5-VL-450M，這是一款專為邊緣裝置設計的視覺語言模型 (VLM)，旨在透過單次推論取代傳統繁瑣的視覺處理流程，實現即時的場景理解與結構化輸出。
核心技術突破
相較於前代 LFM2-VL-450M，新版本在預訓練階段將 token 數量從 10T 擴展至 28T，並透過偏好優化與強化學習強化了多模態行為。該模型具備以下關鍵能力：
- 邊界框預測：在 RefCOCO-M 基準測試中達到 81.28 分，具備物體識別與定位能力。
- 多語言視覺理解：MMMB 基準測試分數由 54.29 提升至 68.09，支援阿拉伯語、中文、法語、德語、日語、韓語、葡萄牙語及西班牙語。
- 指令遵循能力：MM-IFEVAL 分數從 32.93 提升至 45.00，對文字與視覺輸入的控制力更強。
- 功能呼叫支援：整合 BFCLv4 標準，可執行結構化的功能呼叫。
效能與邊緣運算優勢
該模型強調「單次推論」架構，旨在解決現行生產環境中視覺系統過於依賴多階段（偵測器→分類器→啟發式規則）堆疊所導致的緩慢、脆弱且難以維護問題。
- 處理速度：在 Jetson Orin 上，處理 512×512 影像僅需不到 250ms，足以支援 4 FPS 影片串流的即時視覺語言理解。
- 硬體相容性：可在 Jetson Orin、AMD Ryzen AI Max+ 395 及 Snapdragon 8 Elite 等多種邊緣硬體上運行，無需雲端依賴，確保隱私與離線運作能力。
實際應用場景
Liquid AI 指出，該模型特別適合對延遲、功耗及隱私有嚴格要求的部署環境：
- 工業自動化：在車輛、農業機械或倉儲環境中，能超越傳統邊界框偵測，提供語義化的場景理解（如識別工人動作或庫存流動）。
- 穿戴式裝置與監控：適用於智慧眼鏡、行車記錄器等需長時間運作的設備，能將原始影片轉化為結構化資訊，同時降低運算需求。
- 零售與電子商務：針對高吞吐量的視覺處理需求（如目錄建立、視覺搜尋、貨架合規性），提供具備成本效益的結構化視覺推理方案。
Today, we release LFM2.5-VL-450M, a vision-language model built for real-time reasoning on edge devices.
— Liquid AI (@liquidai) April 8, 2026
It processes a 512×512 image and returns structured outputs in ~240ms on-device. pic.twitter.com/PTKB8DC6Qe
Fast enough to reason over every frame in a 4 FPS video stream. Not just detect objects but understand what's happening.
— Liquid AI (@liquidai) April 8, 2026
Credit: Joshua Lochner for the original VLM demohttps://t.co/4FVvwXYQEJ pic.twitter.com/mrjGpBFkeH
LFM2.5-VL-450M replaces your detector → classifier → heuristics stack with a single inference pass.
— Liquid AI (@liquidai) April 8, 2026
Most production vision systems are still multi-stage. Slow, brittle, hard to maintain.
Three new capabilities in this release:
— Liquid AI (@liquidai) April 8, 2026
> Bounding box prediction (81.28 on RefCOCO-M)
> Multilingual visual understanding across 8 languages (MMMB: 54.29 → 68.09)
> Function calling support (BFCLv4)
It runs on Jetson Orin, Samsung S25 Ultra, and AMD 395+ Max. Open-weight, no cloud dependency required.
— Liquid AI (@liquidai) April 8, 2026
> Read the blog: https://t.co/KRDRzVKOFb
— Liquid AI (@liquidai) April 8, 2026
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