Liquid AI：MIT 孵化的”液体神经网络”公司，用 LFM 系列把高效推理带给边缘与云端

官方背景

Liquid AI 是 2023 年从 MIT 孵化的 AI 公司，由”液体神经网络（Liquid Neural Network）”权威 Ramin Hasani 等学者联合创立，总部位于波士顿，已完成数亿美元融资（含英特尔、AMD、夏普等参投）。它不卷通用聊天，而是专注研发高效、紧凑、可部署到边缘与云端的 Liquid Foundation Models（LFM）系列，被业界视为”小模型高性能”路线的代表。

核心能力

① LFM2 系列高效模型——2.6B / 8B-A1B / 24B-A2B 等 MoE 与稠密架构，针对端侧与云端推理优化，延迟与功耗显著低于同尺寸传统模型；② LFM2.5 思考 / 指令变体带来更强推理与多模态（VL）能力；③ Liquid Inference 推理引擎把模型高效跑在 CPU/GPU/边缘芯片上；④ 提供 131K 上下文的 LFM 7B / 40B 等 API 模型，支持函数调用、结构化输出；⑤ 强调”可解释、自适应”的动态系统架构理念。

应用场景

最适合把强模型能力压进手机、车载、IoT 与私有云等资源受限环境——端侧助手、实时翻译、车载语音、工业传感推理，以及企业用 LFM API 做高性价比 RAG / agent 后端。对”既要效果又要低延迟低成本、数据不出域”的团队，LFM 的小尺寸高性能是天然优势。

定价与可及性

以 API 按量计费为主，门槛极低：LFM2 2.6B / 8B-A1B 等小模型输入低至 $0.01/百万 token，LFM2-24B-A2B 约 $0.03 入 / $0.12 出；部分 LFM 模型（如 LFM 40B、LFM2 1.2B 等）在合作平台免费可用。开发者可经 Lambda、OpenRouter 等渠道调用，或自托管 Liquid Inference。对个人与中小团队，它是”用得起的前沿模型”。

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