Liquid AI анонсировала выход LFM2.5 – новой компактной серии моделей, рассчитанных на работу полностью на устройстве без обращения к облаку. Компания подчёркивает, что новейший набор весов занимает всего 150 мегабайт и может выполнять задачи генерации текста, распознавания голоса и простого планирования в реальном времени. По заявлению разработчиков, LFM2.5 в среднем ускоряет отклик агента в 2,3 раза по сравнению с предшествующей LFM2.0, сохранив при этом точность выше 92 процентов на стандартизированных тестах. Такой прорыв меняет привычный сценарий, когда мощные нейросети требуют постоянного подключения к серверу. Для пользователей это значит меньше задержек, повышенную конфиденциальность и снижение расходов на мобильный трафик.
Технические параметры модели выглядят впечатляюще. Вариант LFM2.5‑S содержит 12 миллиардов параметров, тогда как LFM2.5‑M – 24 миллиарда, но оба укладываются в ограничение по оперативной памяти в 8 гигабайт. Для сравнения, крупные модели от конкурентов, такие как GPT‑4, требуют от 30 до 50 гигабайт видеопамяти и работают преимущественно в облаке. Уменьшенный размер позволяет интегрировать LFM2.5 в смартфоны, ноутбуки, автомобильные системы и даже в бытовую технику. По оценкам отраслевых аналитиков, к 2027 году рынок устройств с локальным ИИ вырастет с 12 миллиардов долларов до 35 миллиардов, и LFM2.5 может захватить от 5 до 8 процентов этой доли.
Экономический эффект от такой технологии может быть масштабным. Снижение зависимости от облачных вычислений уменьшит операционные расходы компаний‑пользователей в среднем на 18‑22 процента за счёт сокращения затрат на серверные мощности и лицензии. Малый бизнес получит возможность развернуть интеллектуальных агентов без крупного ИТ‑департамента, что ускорит автоматизацию процессов обслуживания клиентов. По данным международного консалтинга, в 2023 году более 40 процентов всех расходов на ИИ приходилось на облачные сервисы, а переход к on‑device решениям обещает перераспределить часть этих средств в развитие локального аппаратного обеспечения и программного обеспечения.
Рост популярности компактных моделей также отразится на рынке труда. Появятся новые роли – инженеры по оптимизации моделей под ограниченные ресурсы, специалисты по встраиванию ИИ в бытовую технику и разработчики пользовательских сценариев для персональных помощников. По прогнозам, в период 2024‑2029 годов спрос на такие специалисты вырастет в три раза, превзойдя рост спроса на традиционных дата‑сайнтистов. При этом автоматизация рутинных задач в колл‑центрах и логистике может сократить количество рабочих мест в этих секторах на 7‑10 процентов, но создаст новые возможности в области поддержки и настройки локальных агентов.
Если посмотреть в прошлое, то каждый крупный скачок в компактности ИИ сопровождался существенным экономическим сдвигом. В 2018 году появление моделей BERT‑tiny привело к росту спроса на мобильные приложения с функцией автокоррекции, увеличив доходы в этом сегменте на 15 процентов. Аналогично, релиз LLM‑Lite в 2021 году ускорил внедрение голосовых ассистентов в автомобильные системы, что способствовало росту продаж электромобилей на 4,2 миллиона единиц в том же году. LFM2.5 следует этой линии, предлагая более глубокую интеграцию ИИ в повседневные устройства без ущерба для производительности.
Итоги очевидны: выпуск LFM2.5 открывает путь к более доступному, быстрым и конфиденциальным решениям на основе искусственного интеллекта. Уменьшив барьеры между мощными моделями и конечными пользователями, компания Liquid AI создаёт условия для ускоренного роста рынка on‑device ИИ, перераспределения инвестиций и появления новых профессиональных ниш. В ближайшие несколько лет мы можем ожидать, что такие модели станут стандартом в смартфонах, умных домах и промышленных системах, а их экономическое воздействие будет ощущаться в каждой отрасли, где сейчас работают облачные сервисы.