Liquid AIのオープンモデルまとめ：公開モデル一覧・ライセンス・記事
Liquid AI について
Liquid AI は、Hugging Face の LiquidAI の組織で、端末上で動かすことを前提にした小型モデルのファミリー LFM(Liquid Foundation Models) を公開している AI 企業です。176件のモデルがあり、更新も頻繁です。
LFM の特徴は、一般的な Transformer だけの構造ではないハイブリッド構造で、小さな大きさと速さを重視していることです。LFM2.5 のモデルカードは、この系統を「端末上での利用のために設計したハイブリッドモデルのファミリー」と紹介しています。
何を公開しているのか
- LFM2.5(テキスト): 230M・350M・1.2B・2.6B と、MoE の 8B-A1B などです。2.6B のモデルカードによれば、文脈は128Kトークンで、エージェント用途の追加学習をしており、道具の使用や指示への追従では4倍の大きさのモデルに匹敵するとしています。Apple M5 Max で毎秒220トークン、AMD Ryzen の CPU で毎秒113トークン、メモリ2.5GB未満で動くとしています。
- LFM2.5-VL(画像も読めるモデル): 450M〜3B です。文書から情報を抜き出す Extract 版もあります(当サイトの系統ページがあります)。
- 日本語版: LFM2.5-1.2B-JP、音声の LFM2.5-Audio-1.5B-JP など、日本語向けのモデルも出しています。
- 補助モデル(DSpark): 投機的デコードで推論を速くするためのモデルを、主なモデルごとに出しています。
ライセンス
LFM のモデルの多くは独自の「LFM Open License v1.0」(lfm1.0)です。 Apache-2.0 に近い形で利用・改変・再配布を許可していますが、商用利用は、年間の売上が1,000万ドル未満の利用者(法人)に限られます。売上がこれ以上の法人による商用利用は、このライセンスでは許可されていません(非営利団体の非商用・研究目的の利用には、この上限はかかりません)。上の要約は法的な助言ではありません。使う前にライセンス原文を確認してください。
手元で動かすときのポイント
- 公式の GGUF・MLX・ONNX が非常に充実しています。 主なモデルのほとんどに、Liquid AI 自身が GGUF、Apple Silicon 向けの MLX(4bit〜8bit・bf16)、ONNX を出しています。llama.cpp・Ollama・LM Studio でそのまま使えます。
- CPU だけのパソコンやスマートフォンでも試しやすい大きさです。まず1B前後のモデルで試し、足りなければ 2.6B や 8B-A1B に上げるのが現実的です。
出典: LiquidAI/LFM2.5-2.6B のモデルカードとライセンス原文、Hugging Face 上の LiquidAI の組織のモデル一覧(いずれも 2026-09-26 時点)。
当サイトの記録とデータ
当サイトはLiquid AI自身のモデルの記事を1本、それを元に第三者が作ったファインチューン・量子化版の記事を0本、公式ブログの記事を0本公開しています。下の Hugging Face のモデル一覧は、コードが毎日取得しています。公開元別のまとめの1ページで、シリーズ名はモデル系統別まとめの各ページへリンクしています。
基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Hugging Face の組織 | LiquidAI |
| Hugging Face の公開モデル数 | 176件 |
| 公式モデルの記事 | 1本 |
| 派生モデルの記事 | 0本 |
Hugging Face で公開しているモデル
公開元が Hugging Face で公開しているモデルは全部で 176件です。そのうち、当サイトが扱う生成モデル(テキスト・画像・動画・音声など)の新しいものを組織ごとに最大15件並べています。分類・特徴抽出などのモデル、研究用の部品、モデルカードの無いリポジトリは除き、公開元自身の量子化版・補助の別版は元のモデルの行にまとめています。重みを整数型に詰めて保存したリポジトリは、Hugging Face の集計が実際のパラメータ数と違うため、パラメータ数を空欄にしています。
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| 公開日 | モデル | 用途 | パラメータ数 | ライセンス | 同じモデルの公式の別版 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-08-12 | LiquidAI/LFM2.5-VL-3B | VLM・マルチモーダル | 3.1B | lfm1.0 |
DSpark-GGUF, DSpark, GGUF, MLX-bf16 ほか5件 |
| 2026-07-29 | LiquidAI/LFM2.5-2.6B | テキスト生成 | 2.7B | lfm1.0 |
DSpark-GGUF, DSpark, MLX-nvfp4, MLX-mxfp4 ほか10件 |
| 2026-07-11 | LiquidAI/LFM2.5-Encoder-350M-Diffusion | テキスト生成 | 354M | lfm1.0 |
— |
| 2026-06-25 | LiquidAI/LFM2.5-230M | テキスト生成 | 230M | lfm1.0 |
Base, ONNX, MLX-4bit, MLX-5bit ほか4件 |
| 2026-05-28 | LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B | テキスト生成 | 8.5B | lfm1.0 |
DSpark-GGUF, DSpark, Base, MLX-8bit ほか6件 |
| 2026-05-26 | LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-Extract | VLM・マルチモーダル | 449M | lfm1.0 |
GGUF |
| 2026-05-26 | LiquidAI/LFM2.5-VL-1.6B-Extract | VLM・マルチモーダル | 1.6B | lfm1.0 |
GGUF |
| 2026-05-26 | LiquidAI/LFM2.5-1.2B-JP-202606 | テキスト生成 | 1.2B | lfm1.0 |
ONNX, MLX-5bit, MLX-4bit, MLX-6bit ほか2件 |
| 2026-05-26 | LiquidAI/LFM2.5-Audio-1.5B-JP | 音声 | 1.5B | lfm1.0 |
GGUF |
| 2026-05-26 | LiquidAI/LFM2-2.6B-Longevity | テキスト生成 | 2.6B | lfm1.0 |
— |
| 2026-05-26 | LiquidAI/LFM2-1.2B-Longevity | — | 1.2B | lfm1.0 |
— |
| 2026-04-08 | LiquidAI/LFM2.5-VL-450M | VLM・マルチモーダル | 449M | lfm1.0 |
MLX-4bit, MLX-5bit, MLX-6bit, MLX-bf16 ほか3件 |
| 2026-03-31 | LiquidAI/LFM2.5-350M | テキスト生成 | 354M | lfm1.0 |
Base, MLX-4bit, MLX-5bit, MLX-6bit ほか4件 |
| 2026-02-24 | LiquidAI/LFM2-24B-A2B | テキスト生成 | 23.8B | lfm1.0 |
MLX-4bit, MLX-5bit, MLX-6bit, MLX-8bit ほか3件 |
| 2026-01-20 | LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Thinking | テキスト生成 | 1.2B | lfm1.0 |
MLX-bf16, MLX-8bit, MLX-6bit, MLX-5bit ほか3件 |
Hugging Face の API からコードが取得した値です。最終更新 2026-09-27(JST)。
シリーズ別
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| シリーズ | 公式モデルの記事 | 派生モデルの記事 | 最小のVRAM階層 | 最新の記事 |
|---|---|---|---|---|
| LFM2.5-VL | 1 | 0 | — | 2026-09-25 |
公式モデルの記事
| 公開日 | モデル | 種類 | 記事 |
|---|---|---|---|
| 2026-09-25 | LiquidAI/LFM2.5-VL-3B-DSpark | 新モデル | 「LFM2.5-VL-3B-DSpark」ビジョン言語モデル向けドラフトモデル：必要VRAM 4GB〜・GGUF版あり |
最終更新 2026-09-27(JST)。ページ前半の解説は、出典に挙げた一次資料をもとに AI を用いて執筆したものです。「当サイトの記録とデータ」以降の表と一覧は、記事ログとHugging Face の API からコードが組み立てています。