Liquid AI
US-Startup aus dem Umfeld des MIT CSAIL, 2023 gegründet – entwickelt die LFM-Reihe effizienter Modelle für den Betrieb auf Endgeräten, als offene Gewichte.
Profil
Liquid AI wurde im März 2023 von Ramin Hasani (CEO), Mathias Lechner (CTO) und Alexander Amini gegründet. Die Gründer stammen aus dem Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT, wo sie an „Liquid Neural Networks" geforscht haben; MIT-Professorin Daniela Rus begleitet das Unternehmen als Beraterin und im Board. Die Seed-Finanzierung lag bei 37,5 Mio. US-Dollar.
Modellstrategie
- Eigene Architekturen statt reiner Transformer: Die Liquid Foundation Models (LFM) kombinieren kurze, gegatete Faltungsblöcke mit wenigen Attention-Schichten, um Speicherbedarf und Latenz auf Endgeräten zu senken.
- Offene Gewichte auf Hugging Face (Organisation
LiquidAI) unter der hauseigenen LFM Open License v1.0 – Apache-2.0-basiert, aber mit einer Umsatzgrenze: Ab 10 Mio. US-Dollar Jahresumsatz ist eine kommerzielle Lizenz erforderlich. - Größen vom Sub-Milliarden-Bereich bis zu MoE-Modellen mit rund 24B Parametern; dazu eine eigene API (Liquid Console) und Day-one-Formate für llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang und ONNX.
Einordnung
Der Schwerpunkt liegt auf lokal betriebenen Agenten und Assistenzfunktionen auf Laptops, Smartphones und Edge-Hardware. Für Unternehmen im Mittelstand ist vor allem die Lizenzgrenze zu beachten: Wer über der Umsatzschwelle liegt, braucht vor dem produktiven Einsatz eine Vereinbarung mit Liquid AI.
Modelle von Liquid AI
LFM2.5-24B-A2B
LFM Open License v1.0Offenes MoE-Reasoning-Modell von Liquid AI (13.10.2026): 24B Parameter, rund 2B aktiv, 128K Kontext – gebaut für lokale Agenten auf Laptop und Workstation.
- Kontext
- 128k
- Parameter
- 24 Mrd.
- Modalität
- Eingabe: Text. Ausgabe: Text.
- Betrieb
- Lokal (On-Premise)
- US-Hosting

