Liquid AI
オンデバイス、エッジ、プライベートインフラ、クラウドへの導入に対応する、計算効率に優れたダウンロード可能な基盤モデル。
Liquid AIについて
Liquid AI は、モバイル端末、エッジハードウェア、プライベートインフラ、クラウドサーバー向けに、計算効率に優れた基盤モデルを開発しています。オープンな LFM ファミリーはテキストおよび視覚言語のワークロードに対応し、ダウンロード、実行、ファインチューニングが可能です。年間売上高が $10 百万ドル未満の企業は、LFM Open License に基づき、商用でも無料で利用できます。この基準を超える場合は企業向けライセンスが必要で、料金は導入規模とサポート要件によって決まります。このライセンスには copyleft の要件がないため、ファインチューニングしたモデルを非公開のまま保持できます。Ollama は手軽なローカルサービングに対応し、SGLang は CUDA GPU 上で OpenAI 互換 API を通じた低遅延・高並行のサービングを提供します。Liquid AI は、モデルのサイズ、ローカルでの制御、エッジ実行を重視するチームに適しています。サービング構成を選定する前に、ハードウェア要件とランタイム互換性を慎重に確認する必要があります。
機能
オンデバイス AI
スマートフォン、ノートパソコン、車両など、リソースが限られた端末でコンパクトなテキストモデルまたは視覚言語モデルを実行できます。
非公開でのモデルカスタマイズ
特定のワークフロー向けにオープンな LFM をファインチューニングし、その成果を非公開のまま保持できます。
本番環境でのモデルサービング
SGLang を使用して CUDA GPU 上の OpenAI 互換 API から LFM2.5 を提供するか、Ollama でより手軽にローカル導入できます。
長所
- 企業の年間売上高が $10 百万ドル未満である間は、モデルの商用利用料が $0 です。
- モデルはモバイル、エッジ、オンプレミス、クラウドの各インフラで実行でき、チームが導入方法を管理できます。
- LFM Open License には copyleft の要件がないため、ファインチューニングしたモデルを非公開のまま保持できます。
短所
- 年間売上高が $10 百万ドルを超える企業は、個別の企業向けライセンスについて交渉する必要があります。
- Liquid AI は独自のホステッド API を提供していないため、チームによるセルフホスティングまたは第三者サービスの利用が必要になる場合があります。
- 一部のサービング方法には固有の制約があります。SGLang には CUDA GPU が必要で、LFM MoE モデルには互換性のあるバージョンの Ollama が必要です。
料金プラン
無料プラン
- すべてのオープンな LFM をダウンロード、実行、ファインチューニング
- 年間売上高が $10M 未満の企業による商用利用
- モバイル、エッジ、オンプレミスの各インフラへの導入
- copyleft の要件なしで、ファインチューニングしたモデルを非公開に維持
企業向けプラン
- 年間売上高 $10M の基準を超える場合の商用ライセンス
- 個別設計のアーキテクチャと最適化
- OEM およびオンプレミス導入のサポート
- 専任サポートとサービス水準合意
* 料金情報は参考用です。最新情報はLiquid AI公式サイトのお知らせをご確認ください。