
Liquid AI
Liquid AI是美国通用人工智能初创公司,2023年在波士顿成立,由MIT孵化,专注研发基于液态神经网络的下一代基础模型。公司由MIT教授Ramin Hasani与Daniela Rus等创办,LFM-40B模型以低推理显存占用和高效率著称,2024年完成2.5亿美元融资。AI方面,Liquid AI推出LFM系列液态基础模型,包括LFM-1B、LFM-3B、LFM-40B与新一代LFM2系列。
Liquid AI AI 模型
Liquid AI旗下的 AI 模型一览,含智能指数、上下文窗口与输入输出价格。
d1-ultra
d1-ultra 是 Liquid AI 最大的决策模型,作为 System One 端点提供服务。发送文本和图像的状态以及类型化问题,它会返回一个选择、一个分数或一个是/否答案,每个答案都附带直接从模型获取的概率,而非以文本形式写出。它与其他 OpenRouter Decisions 模型使用相同的 /v1/systemone schema,因此适用于需要快速、评分答案而非叙述性文本的路由、分类、内容审核和视觉检查等场景。
2026-10-15上下文 33K输入 $0.042/MLFM2.5-24B-A2B
LFM2.5-24B-A2B 是 Liquid AI 推出的一款混合专家推理模型,总参数为 24B,激活参数为 2.45B。它始终在回答前进行推理,专为调用工具型智能体而设计。Liquid 建议将其与检索或网络搜索结合使用,以应对知识密集型任务。
2026-10-13上下文 128K输入 $0.05/M输出 $0.7/Md1
d1 是 Liquid AI 的结构化决策模型,以 System One 端点形式提供。发送状态和带类型的问题,它会返回一个选择、评分或“是/否”答案,每个结果都带有直接取自模型的概率,而非以文本形式写出。它与其他 OpenRouter Decisions 模型使用相同的 /v1/systemone 架构,因此适用于需要快速评分答案而非长篇描述的路由、分类和策略检查场景。
2026-10-01上下文 66K输入 $0.02/MLFM2.5-2.6B
LFM2.5-2.6B 是 Liquid AI 推出的一款紧凑型推理模型。它适合代理工作流、数据提取、RAG 和长上下文处理。Liquid 建议不要将其用于代理式编码或知识密集型任务。 提示词和输出可能会被保留并用于训练 Liquid 模型。
2026-08-11上下文 128K智能指数 8.4输入 $0.35/M输出 $0.5/M
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