Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 视觉模型，支持手机本地运行

Liquid AI 今日正式发布 LFM2.5-VL-3B 视觉语言模型。这是一个参数量为 31 亿（3.1B）的视觉模型，权重约 2 GB，可装入手机端本地运行。模型权重已在 Hugging Face 开放下载，社区可通过 atomic.chat 等移动端应用进行体验。

模型规格与本地部署

LFM2.5-VL-3B 属于 Liquid AI 的 LFM2.5 系列，主打端侧可用的轻量化视觉理解能力：

• 参数量：31 亿（3.1B）
• 权重体积：约 2 GB
• 部署形态：可本地运行于手机等移动设备

社区用户在 iPhone 17 上进行了实测：让模型识别一张 Minecraft「Steve」玩偶的照片，推理耗时约 2 分 31 秒。速度偏慢，但模型最终正确识别出目标，并给出了分部位的细节描述，而非仅笼统贴标签。

主要改进：定位能力显著跃升

相较上一代，LFM2.5-VL-3B 最关键的变化是空间定位能力大幅增强：

• ScreenSpot-v2 桌面基准得分从 6 提升至 78.7
• 定位能力提升后，模型能够「分部位」拆解画面元素并逐一描述

这一能力对 UI 自动化、屏幕内容理解、辅助交互等场景具有直接价值，也是该版本相较前代最值得关注的升级点。

获取方式

模型权重已在 Hugging Face 发布，仓库地址为 LiquidAI/LFM2.5-VL-3B。本次社区测试使用的是 atomic.chat 移动应用（开发者本人为该应用创始人），更多端侧推理体验有待更多设备和应用接入验证。