Liquid AI تطلق LFM2.5-230M: 213 رمزًا في الثانية على Galaxy S25 ودعم لـ llama.cpp

أطلقت Liquid AI نموذج LFM2.5-230M، وهو الأكثر إحكامًا في سلسلتها ذات الأوزان المفتوحة. بفضل حجمه البالغ 230 مليون معامل، يمكن تشغيله على هاتف ذكي أو حاسوب لوحة واحدة، ومع ذلك يتفوق على منافسين يفوقونه عدد المعاملات بثلاثة وأربعة أضعاف في المهام التي صُمم من أجلها.

ما هو LFM وبماذا يختلف؟

يرمز LFM إلى Liquid Foundation Model، وهي بنية خاصة بشركة Liquid AI التي أسسها باحثون قادمون من MIT. يختلف هذا النهج جذريًا عن المحولات (Transformers) التقليدية: فبدلًا من آلية الانتباه الكلاسيكية، يعتمد تصميمًا هجينًا مستوحى من المعادلات التفاضلية العصبية. والنتيجة نماذج تعمل بكفاءة أعلى بعدد أقل من المعاملات.

يُعد LFM2.5-230M الأصغر في السلسلة، لكنه مبني على الأساس نفسه الذي تقوم عليه النسخ الأقوى. ولا يدّعي النموذج أنه مساعد شامل: فهو مخصص لـ tool use (استدعاء الأدوات الخارجية وواجهات API ضمن مسارات الوكلاء) ولـ data extraction (استخراج البيانات المنظمة من نصوص غير منظمة). وفي هاتين المهمتين تحديدًا يحقق نتائج أفضل من منافسين أكبر منه بكثير.

السرعة على أجهزة حقيقية والدقة في الاختبارات المعيارية

اختبرت Liquid AI الأداء لا على الخوادم، بل على أجهزة المستهلكين:

• Galaxy S25 Ultra — 213 رمزًا في الثانية
• Raspberry Pi 5 — 42 رمزًا في الثانية

للمقارنة: سرعة القراءة المريحة للمستخدم تبلغ نحو 15–25 رمزًا في الثانية. أي أن النموذج يعمل على الهاتف الذكي بهامش يبلغ ثمانية أضعاف، وهو كافٍ حتى للتطبيقات التفاعلية الفورية.

وعمليًا، يمكن تشغيل LFM2.5-230M دون اتصال بالإنترنت، ودون مفاتيح API، ودون تكاليف سحابية، ودون إرسال البيانات إلى خوادم خارجية. وبالنسبة للمنتجات المؤسسية ذات متطلبات الخصوصية، هذه ميزة وازنة في حد ذاتها.

وفي اختبارات اتباع التعليمات (instruction following)، تفوق النموذج على Qwen3.5-0.8B من Alibaba (أكبر منه بأكثر من ثلاثة أضعاف) وعلى Gemma 3 1B من Google (أكبر منه بأربعة أضعاف). وهذا ليس فوزًا في التصنيف العام، بل في المهام التي صُمم النموذج لها تحديدًا.

بيئات التشغيل المدعومة

يصدر LFM2.5-230M بأوزان مفتوحة، ويدعم كامل حزمة أدوات الاستدلال القياسية:

• llama.cpp — تشغيل على المعالج المركزي دون GPU على أي جهاز
• MLX — محسّن لرقائق Apple Silicon (M1–M4)
• vLLM وSGLang — للنشر على الخوادم تحت أحمال عالية
• ONNX — معيار متعدد المنصات للنشر في بيئات الإنتاج

التغطية هنا في أقصى مداها: من MacBook إلى خادم Linux، ومن هاتف Samsung الرائد إلى حاسوب لوحة واحدة بسعر 80 دولارًا. وبالنسبة للنماذج المفتوحة، تُعد سعة دعم المنظومة التقنية من أهم عوامل الانتشار الفعلي.

ماذا يعني ذلك؟

تُظهر Liquid AI بوضوح أن كفاءة البنية تزاحم سباق المعاملات. فنموذج بحجم 230 مليون معامل يعمل على الهاتف الذكي بسرعة تفوق سرعة قراءة الإنسان، ويتفوق في الوقت نفسه على نظائر أكبر منه بأربعة أضعاف، حجة مقنعة لصالح التخصص على الشمولية. وبالنسبة لمطوري تطبيقات الذكاء الاصطناعي للهواتف ومسارات الوكلاء، يفتح هذا نافذة جديدة من الإمكانات.