Liquid AI 发布 LFM2.5 编码器双模型
Liquid AI 已发布两款新编码器模型 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M，并已上架 Hugging Face。两款模型被定位为双向 masked language model / fill-mask 编码器，主打多语言理解、长上下文处理和 CPU 侧速度。对需要做检索、重排、分类而又不想依赖大 GPU 的开发者来说，这次发布值得关注。
已确认
- Liquid AI 此次公开了 230M 与 350M 两个参数版本。
- Hugging Face 页面将它们标注为 fill-mask 模型，也明确属于双向编码器 / masked language model。
- @helloiamleonie 和 @tomaarsen 根据配套材料指出，这一系列基于 LFM2.5 backbone 改造，核心变化是把原先的 causal attention 改成了双向注意力。
- @pmttyji 转述称，两款模型面向分类、序列标注、检索、重排、语义相似度、NLI 和抽取式问答等任务，支持 15 种语言。
- @maximelabonne 转述，230M 版本支持 8,192 上下文长度。
- 多条帖子一致提到，官方强调这两款模型训练速度快，并特别优化了 CPU 环境下的长上下文运行速度。
为什么重要
- 这表明 Liquid AI 正把 LFM2.5 系列从生成式骨干进一步扩展到编码器场景。
- 230M 和 350M 的体量相对轻量，但定位覆盖多语言检索与文本理解，适合非生成任务。
- 如果其 CPU 长文本效率在实测中成立，那么它们会成为本地部署、成本敏感型检索与文档理解系统的一个新选择。
2026-07-27 ~ 2026-07-29 · 7 条相关
一手来源
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