Liquid AI ha presentado LFM2-8B-A1B, un modelo Mixture of Experts de pequeña escala diseñado para ejecución en dispositivo con 8.3B parámetros totales y aproximadamente 1.5B parámetros activos por token en la ruta de inferencia. Este enfoque sparsificado permite mantener una huella de memoria y latencia contenidas, algo crítico para aplicaciones que deben correr en teléfonos sin sacrificar experiencia de usuario ni autonomía de batería.
A diferencia de muchas implementaciones MoE pensadas para servicio por lotes en la nube, LFM2-8B-A1B está optimizado para inferencia en tiempo real en dispositivos móviles, priorizando rutas activas reducidas, eficiencia energética y compatibilidad con compiladores y runtimes móviles. En la práctica, esto se traduce en capacidades útiles como asistentes conversacionales locales, resumen y clasificación de texto en el dispositivo, análisis de lenguaje natural para formularios y mensajería, y funciones de privacidad al evitar enviar datos sensibles a servidores remotos.
Las técnicas clave que hacen posible este rendimiento incluyen gating sparsificado que selecciona expertos activos por token, cuantización y compilación especializada para aceleradores móviles, y un diseño que reduce la memoria de activación. Aunque los modelos MoE grandes suelen requerir infraestructura de servidor, LFM2-8B-A1B demuestra que con ingeniería de compresión y ruta activa controlada se pueden obtener modelos potentes para IA en el teléfono sin explotar la latencia ni la RAM disponible.
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