Liquid AI、LFM3-Omni-2BのONNX版をHugging Faceで公開

Liquid AIは、LFM3-Omni-2BをONNX形式に変換したLiquidAI/LFM3-Omni-2B-ONNXをHugging Faceで公開しました。ONNX Runtimeによるクロスプラットフォーム推論を目的としたモデルで、パイプラインタグはany-to-anyです。

Liquid AIはMITの計算機科学・人工知能研究所から生まれた基盤モデル開発企業で、パソコンや携帯端末などへの実装を対象にLiquid Foundation Modelsを展開しています。

構成

各精度の構成は、デコーダー、ビジョンエンコーダー、オーディオエンコーダー、コーデックデコーダーの4つを組み合わせたものです。原文で確認できるq4構成の例は次のとおりです。

要素	ファイル
Decoder	decoder_q4
Vision encoder	vision_encoder_q8
Audio encoder	audio_encoder
Codec decoder	codec_decoder

これに加えて、すべての精度でfloat32のdepth_decoder(onnx/depth_decoder.onnx)を実行します。各精度のサイズ表記にはこのdepth_decoderの分が含まれています。

利用条件と試し方

• 推論環境: ONNX Runtime
• ベースモデル: LiquidAI/LFM3-Omni-2B
• ライセンス: other

Liquid AIは、詳細なアーキテクチャーと利用方法について、元のLFM3-Omni-2Bのモデルカードを参照するよう案内しています。