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LFM2.5-編碼器：在CPU上實現快速長上下文推理

2026年7月28日 15:01

重點摘要

Back to Articles LFM2.5-Encoders for Fast Long-Context Inference on CPU Team Article Published July 28, 2026 Upvote 1 Fernando Fernandes Neto fernandofernandes Follow LiquidAI Edoa。

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Back to Articles LFM2. 5-Encoders for Fast Long-Context Inference on CPU Team Article Published July 28, 2026 Upvote 1 Fernando Fernandes Neto fernandofernandes Follow LiquidAI Edoardo Mosca EdoardoMosca Follow LiquidAI Maxime Labonne mlabonne Follow LiquidAI Leonie Monigatti iamleonie Follow LiquidAI Today, we release two new encoder models on Hugging Face: LFM2. 5-Encoder-230M and LFM2. They match the quality of larger models but stay fast as inputs get longer. This means you can run document-scale jobs on the hardware you already have, even on CPU. Here's what you get: Strong for their size: match or beat larger encoders on GLUE, SuperGLUE, and multilingual tasks. 8,192-token context with latency that grows slowly as inputs get longer. Fast on CPU: about 3. 7× faster than ModernBERT-base at long context.

原始來源：Hugging Face Blog ↗
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