Liquid AI 推出了 LFM2.5-DSpark 模型，具有加速的推理功能

Liquid AI 推出了更新版架構 LFM2.5-DSpark，旨在提升推論任務的效能。新版模型在相同的運算環境中，生成速度較先前版本最高提升 3.2 倍。

開發團隊針對序列處理機制進行最佳化，縮短模型處理長上下文時的延遲。內部測試顯示，模型在降低 28% 記憶體用量的情況下，仍能穩定運作。此架構支援動態權重分配，可減少解碼階段的浮點運算次數。

LFM2.5-DSpark 的技術實作包含重新設計的注意力層，能更有效運用 KV 快取。這項設計讓模型得以在消費級硬體上執行，且對視訊記憶體頻寬的需求較低。整合工具已在專案程式碼儲存庫中開放，並提供可直接使用的雲端部署設定。

此次更新旨在解決標準 Transformer 處理串流資料時常見的效能瓶頸。回應時間縮短後，模型更適合用於互動式應用程式，滿足即時文字生成對低延遲的需求。