LFMs
LFMs是Liquid AI推出的通用生成式AI模型系列，核心定位为高推理效率、低内存占用的多模态序列数据处理模型
LFMs是Liquid AI推出的通用生成式AI模型系列，核心定位为高推理效率、低内存占用的多模态序列数据处理模型。核心功能包括多模态序列数据统一处理、高推理效率运行和复杂场景决策支持，可适配不同硬件环境部署运行。目标用户覆盖AI算法研发人员、企业AI应用开发者、科研机构研究人员等群体，适用于视频内容分析、音频信号处理、文本语义理解、工业时间序列预测等多种序列数据相关的开发与研究场景，帮助用户在有限硬件资源下完成大规模多模态数据的处理与推理任务。
- 适用对象
- AI算法研发人员（模型结构优化研究场景）
- 主要功能
- 多模态序列处理、低内存占用运行
- 计费方式
- 免费增值，部分功能付费
- 平台
- API
- 已收录
- 2026.06.14（141 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
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全站热度排名
#12201
分类内排名
#136 / 165
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近 7 日点击
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排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
LFMs是什么，怎么使用？
约 4 分钟LFMs是Liquid AI推出的通用生成式AI模型系列，核心定位为高推理效率、低内存占用的多模态序列数据处理模型。核心功能包括多模态序列数据统一处理、高推理效率运行和复杂场景决策支持，可适配不同硬件环境部署运行。目标用户覆盖AI算法研发人员、企业AI应用开发者、科研机构研究人员等群体，适用于视频内容分析、音频信号处理、文本语义理解、工业时间序列预测等多种序列数据相关的开发与研究场景，帮助用户在有限硬件资源下完成大规模多模态数据的处理与推理任务。
主要功能
- 多模态序列处理：该功能支持视频、音频、文本、时间序列、传感信号等多种类型的序列数据输入，用户无需针对不同模态单独搭建适配模型框架，仅需按照平台提供的标准数据格式完成输入预处理，即可实现不同模态序列数据的统一特征提取与语义关联，可减少多模态场景下的模型适配开发工作量。
- 低内存占用运行：模型基于动态系统理论、信号处理与数值线性代数计算单元设计，相比同性能级别的传统大语言模型，内存占用量显著降低。用户在部署时无需配置超高显存的专业服务器，在普通消费级GPU甚至边缘计算设备上也可完成模型加载与运行，降低了模型部署的硬件门槛。
- 高效推理计算：模型针对推理流程做了专项优化，在处理同等长度的序列数据时，推理耗时更短。用户在处理实时音视频流、高频时间序列等对响应速度要求较高的任务时，可实现更低的延迟输出，满足实时交互、实时预警等场景的响应速度要求。
- 多规模模型适配：平台提供不同参数规模的LFMs模型版本，覆盖小参数轻量化版本到大参数高性能版本。用户可根据自身任务复杂度、硬件配置情况自主选择对应规模的模型，小型任务可选择轻量化版本进一步降低资源消耗，复杂推理任务可选择大参数版本保障输出效果。
- 通用决策支持：模型具备高级序列推理能力，可基于输入的多模态序列数据完成逻辑判断与决策输出。用户在工业故障预测、自动驾驶环境感知、智能客服语义理解等场景中，可直接基于模型输出的推理结果搭建决策链路，减少决策层的二次开发工作量。
- 标准化接口调用：平台提供标准化的API调用接口与SDK开发工具包，用户无需深入了解模型底层架构，仅需按照接口文档完成参数配置与数据传输，即可快速将LFMs的能力集成到自身的应用系统中，缩短AI能力的落地周期。
怎么使用
- 第一步，访问LFMs官方页面，浏览不同参数规模模型的性能参数、适用场景说明，结合自身硬件条件与任务需求，初步确定需要使用的模型版本。第二步，点击页面对应的文档入口，查阅模型接入的接口规范、数据格式要求、权限申请流程，完成开发者账号注册与相关权限的申请操作。第三步，按照文档说明完成输入数据的预处理，将视频、音频、文本等不同类型的序列数据转换为平台要求的标准输入格式，确保数据符合模型的读取要求。第四步，根据自身开发环境选择对应版本的SDK，或直接调用API接口，将预处理后的序列数据传入模型，配置好输出类型、推理参数等相关设置，发起推理请求。第五步，接收模型返回的推理结果，结合业务场景对结果进行验证与二次处理，若效果不符合预期可调整输入参数或更换适配的模型版本，直至满足使用需求。
适合什么人群
- AI算法研发人员（模型结构优化研究场景）
- 企业AI应用开发者（多模态AI应用搭建场景）
- 高校科研人员（序列数据相关课题研究场景）
- 工业互联网开发者（设备时间序列故障预测场景）
- 音视频技术开发者（实时音视频内容分析场景）
- 边缘计算开发工程师（端侧AI能力部署场景）
总结
该模型系列打破了传统生成式AI模型性能提升与资源消耗正相关的常规路径，通过底层计算单元的创新设计，在保证模型推理效果的同时，大幅降低了内存占用与推理资源需求。对于硬件资源有限，同时需要处理多模态序列数据的开发与研究群体来说，该系列模型提供了新的技术选型方向，不需要为了达到预期的处理效果投入过高的硬件成本。其对多种序列数据的统一处理能力，也减少了多模态场景下不同模型的适配与整合工作量，开发者不需要针对视频、音频、文本等不同模态分别搭建独立的处理链路，仅通过一套模型即可完成多模态数据的关联分析。目前该系列模型已经覆盖了不同参数规模的版本，无论是轻量化的端侧部署需求，还是高性能的云端复杂推理需求，都可以找到对应的适配版本，适合有AI序列数据处理需求的团队在项目中测试适配。
价格与免费额度
LFMs提供免费试用版本，免费版包含固定额度的API调用次数，仅支持非商用的测试与学习使用，可访问基础参数规模的模型，适用于个人开发者初步体验模型能力、完成小型测试项目。付费版采用按需调用与阶梯订阅结合的模式，按调用的token量或请求次数计费，不同参数规模的模型调用单价不同，同时提供企业级专属订阅方案，包含专属技术支持、定制化模型微调、更高的并发调用权限等服务，月订阅费用根据所选服务内容从数千到数万元不等。建议个人开发者与小型团队初期使用免费版完成功能验证，确认适配需求后根据实际调用量选择对应的付费方案，大规模商用场景可联系官方获取专属报价。
优点与不足
优点
- 支持视频、音频、文本、时间序列等多种序列数据的统一处理，无需针对不同模态单独适配模型
- 内存占用较低，可在普通消费级GPU甚至边缘设备上完成部署，降低硬件投入成本
- 推理效率较高，处理同等长度序列数据时耗时更短，可满足实时场景的响应需求
- 提供多参数规模的模型版本，可适配不同复杂度的任务与不同配置的硬件环境
- 提供标准化API与SDK接口，降低开发接入门槛，缩短AI能力集成周期
不足
- 目前模型相关的中文文档与中文社区教程资源较少，国内新手开发者接入的学习成本较高
- 针对垂直行业的定制化微调方案较少，部分行业场景需要用户自行完成模型微调适配
- 免费调用额度有限，大规模商用场景下的调用成本需要结合业务量提前评估
- 部分边缘设备的适配驱动还在完善中，小众硬件架构的部署兼容性有待提升
能帮你做的 8 件事
- 01多模态序列处理
- 02低内存占用运行
- 03高效推理计算
- 04多规模模型适配
- 05生成式AI场景的常用方案
- 06多模态AI场景的常用方案
- 07AI算法研发人员（模型结构优化研究场景）的日常效率工具
- 08先用免费额度验证需求再决定付费
更新历史
- LFMs 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
LFMs支持的序列数据长度上限是多少？
不同参数规模的LFMs模型支持的序列数据长度上限不同，轻量化小参数版本支持的序列长度为4k到8k token，中等参数规模版本支持的序列长度为32k到64k token，大参数高性能版本支持的序列长度最高可达到128k token。用户可根据自身处理的序列数据长度选择对应版本的模型，若需要处理超过当前模型长度上限的序列，可参考官方文档提供的滑动窗口处理方案，对长序列进行分段处理后再整合结果，避免因序列长度超限导致的推理异常。
LFMs可以部署在本地离线环境吗？
LFMs支持本地离线部署，用户可申请模型权重下载权限，获取对应版本的模型文件后，按照官方提供的部署文档完成本地环境的配置与模型加载，不需要依赖公网连接即可完成推理计算。本地部署对硬件有相应要求，不同参数规模的模型对应的显存、内存配置要求可在部署文档中查阅，适合对数据安全要求较高、不希望数据外传的企业场景使用，离线部署版本的相关技术支持需根据所选的服务方案对应提供。
LFMs支持自定义微调吗？
LFMs支持用户基于自有数据进行自定义微调，官方提供了完整的微调教程与配套工具链，用户准备好标注后的自有数据集，按照要求的格式完成数据整理后，即可使用官方提供的微调脚本在自有硬件环境下完成模型微调，适配特定行业的业务场景。微调仅对获取了对应模型权限的用户开放，微调后的模型版权归用户所有，用户可自行部署使用，微调过程中需要的计算资源由用户自行准备，若需要官方提供微调技术支持，可联系官方获取对应的付费服务。
LFMs相比传统大语言模型在多模态处理上有什么区别？
传统大语言模型大多以文本为核心，处理音视频等多模态数据时需要额外接入独立的视觉、音频编码器，将不同模态的数据转换为文本表示后再进行处理，不同模态之间的特征关联能力有限，且额外的编码器会增加整体的资源消耗。而LFMs从底层计算单元设计上就兼容多种序列数据的处理，不需要额外接入独立的模态编码器，可直接接收视频、音频、时间序列等不同类型的序列数据输入，在模型内部完成不同模态特征的统一提取与关联，不仅减少了多模态处理的链路复杂度，还降低了整体的资源占用，更适合多模态序列数据的端到端处理场景。
使用LFMs处理的数据会被官方存储吗？
如果用户使用的是公共API调用服务，官方会按照隐私政策的要求对用户输入的数据进行临时缓存，用于接口调用的日志排查与性能优化，缓存的数据会在固定周期内自动删除，不会用于模型的训练迭代，也不会向第三方泄露。如果用户使用的是本地离线部署的版本，所有数据的处理与存储都在用户自有环境中完成，官方不会获取到任何用户输入的数据，适合处理敏感的业务数据。如果用户有特殊的数据安全要求，可联系官方签署专属的数据保密协议，进一步明确数据的处理规则。
开始使用 LFMs
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