Segnalazione automatica
Liquid AI rilascia LFM2.5-VL-DSpark per accelerare l'inferenza dei modelli vision-language
Liquid AI annuncia un draft model DSpark sperimentale per il VLM LFM2.5-VL-3B, che aggiunge un percorso di speculative decoding con speedup di decodifica fino a 3,13x on-device e 2,66x su H100, al costo di 280M parametri (8,9% in piu'). Supporto day-one per llama.cpp, MLX-VLM e SGLang; i modelli sono open-weight in formato Safetensors e GGUF.
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La segnalazione
Liquid AI annuncia un draft model DSpark sperimentale per il VLM LFM2.5-VL-3B, che aggiunge un percorso di speculative decoding con speedup di decodifica fino a 3,13x on-device e 2,66x su H100, al costo di 280M parametri (8,9% in piu'). Supporto day-one per llama.cpp, MLX-VLM e SGLang; i modelli sono open-weight in formato Safetensors e GGUF.
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