Liquid AI stellt Liquid Foundation Models als Transformer-Alternative vor

Liquid AI, ein vom MIT ausgegründetes Startup mit Sitz in Boston, hat mit den Liquid Foundation Models (LFMs) eine neue Familie von KI-Modellen als Alternative zu Transformer-basierten LLMs vorgestellt. Das Startup präsentierte drei Modelle mit 1,3 Milliarden, 3,1 Milliarden und 40,3 Milliarden Parametern. Laut Unternehmensangaben nutzen die LFMs eine effiziente Input-Kompression, die den Speicherbedarf senkt und längere Sequenzen auf derselben Hardware ermöglicht, was Edge-AI-Anwendungen begünstigen könnte. Die Modelle bieten ein Kontextfenster von 32.000 Token. Benchmarks zeigen eine wettbewerbsfähige Leistung gegenüber Open-Source-Modellen von Google, Microsoft, Mistral und Meta, jedoch nicht gegen führende proprietäre LLMs. CEO Ramin Hasani und CTO Mathias Lechner, beide mit österreichischem Forschungshintergrund, gründeten das Unternehmen gemeinsam mit den MIT-Forschern Alexander Amini und Daniela Rus.