近期英伟达研究团队发表的本文指出，小语言模型（SLMs）在AI智能体（Agent）系统中展现出显著潜力，其性能可媲美甚至超越大语言模型（LLMs），同时具备更低的部署成本与延迟。研究认为，当前AI系统过度依赖大模型架构存在经济及环境可持续性方面的隐忧，而小模型凭借其高效的计算特性和较低的内存占用，更适合部署于智能手机、边缘设备等资源受限的终端环境。这一趋势也得到业界的积极响应，例如谷歌近期推出的270M参数Gemma模型，反映出行业对轻量化、高效率模型的重视。
在此背景下，源自麻省理工学院CSAIL实验室的LiquidAI公司推出了其首个视觉-语言基础模型系列LFM2-VL，致力于解决多模态模型因参数量过大而难以在终端设备部署的普遍问题。该模型系列旨在为智能手机、笔记本电脑、可穿戴设备及嵌入式系统提供高效、低延迟的视觉理解能力。目前，LFM2-VL的模型权重已在HuggingFace平台开源，极大便利了开发者和研究人员的使用与迭代。
LFM2-VL系列首批推出两种规格的模型，以适应不同硬件条件：LFM2-VL-450M具备4.5亿参数，面向智能手表及物联网节点等极端资源受限场景；LFM2-VL-1.6B则拥有16亿参数，适用于高端手机、PC及配备独立GPU的设备。据官方数据，该系列在GPU上的推理速度最高可达同类视觉语言模型的两倍，在图像描述、视觉问答等多项基准测试中表现优异，与更大参数模型相比毫不逊色，同时内存占用显著降低。
其性能优势源于LiquidAI自研的液态基础模型（LFM）架构。该架构借鉴动态系统与信号处理理论，在序列数据处理方式上与主流Transformer有所不同，从而具备计算效率的天然优势。LFM2-VL具体由语言模型主干、视觉编码器（采用SigLIP2NaFlex）和多模态投影器三大模块构成，实现了视觉与语言信息的高效对齐与融合。
为进一步提升效率，模型集成“像素解混”（pixel unshuffle）技术，可动态减少图像令牌数量，显著降低计算负荷。在图像输入方面，LFM2-VL支持原生512x512分辨率输入，无需裁剪或拉伸，避免常见失真问题。更大尺寸图像则通过无重叠分块处理，并辅以低分辨率缩略图编码以保留全局上下文，兼顾细节与整体语义理解。
该模型还具备良好的可调性与兼容性。开发者可在无需重新训练的情况下，通过调整图像令牌数量和分块策略，动态平衡推理速度与任务精度。LFM2-VL已集成至HuggingFace Transformers等主流框架，支持量化技术以进一步压缩模型体积，适应边缘设备的苛刻资源限制。
在许可策略上，LiquidAI对年收入低于1000万美元的企业提供免费商用授权，大型企业需联系获取商业许可。这一举措既降低了使用门槛，也体现出其对广泛生态建设的重视。LFM2-VL的出现为终端侧多模态AI应用提供了新的技术路径，其高效、轻量、可动态适配的特性，尤其契合AI智能体在边缘环境中的部署需求。
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