LiquidAI 发布 LFM2.5-Encoder 250M 与 350M

2026 年 10 月 3 日，有用户在 Reddit 的 LocalLLaMA 板块发帖，称 LiquidAI 发布了 LFM2.5-Encoder 系列，该系列包含 250M 与 350M 两个双向编码器。这是目前关于这件事唯一可核对的报道，发布时间为当天 15:00。

按帖子中的描述，这一系列基于 LFM2 架构，属于采用全双向注意力的掩码语言模型，覆盖 15 种语言，并可在设备端高效运行。帖子中引用的官方说明称，其中 LFM2.5-Encoder-350M 是面向多语言的双向编码器，定位是尺寸更大的编码器，以换取更高的下游任务质量；它同样是在 LFM2 架构上构建的掩码语言模型，使用全双向注意力，设计目标是让使用者通过微调得到针对具体任务的模型，涵盖分类、token 分类、检索、重排和语义相似度这几类任务，并能在设备端高效运行。

关于性能，帖子的说法是官方称其表现与同尺寸的最佳编码器相当，但没有给出具体的评测基准、对比对象或数字。除上述内容外，材料中没有提到 250M 版本与 350M 版本之间的差异细节，也没有说明这次发布是否伴随模型权重、许可协议或使用入口等信息。目前这件事停留在发布与介绍阶段，尚无后续进展的报道。