Liquid AI 推出 LFM2.5-Encoder-230M 與 LFM2.5-Encoder-350M：在 CPU 上 8K 上下文仍維持高速的雙向編碼器
重點摘要
Liquid AI has released two open-weight bidirectional encoders, LFM2.5-Encoder-230M and LFM2.5-Encoder-350M. Both are masked language models built on the LFM2 hybrid backbone. Both carry an 8,192-token context.
Liquid AI has released two open-weight bidirectional encoders, LFM2.
5-Encoder-230M and LFM2.
Both are masked language models built on the LFM2 hybrid backbone.
Both carry an 8,192-token context.
Encoders sit underneath classifiers, intent routers, safety filters, and PII detectors.
Those jobs run continuously, usually without a GPU, and increasingly on longer inputs.
BERT established the class.
ModernBERT pushed its accuracy, speed, and context.
Liquid AI’s argument is that the LFM2 architecture continues that line, because its cost grows more slowly as inputs get longer.
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