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Liquid AI open-source des modèles multimodaux à petite échelle pour l'extraction directe de données Image vers JSON

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Liquid AI a open-sourcé deux modèles multimodaux compacts, LFM2.5-VL-1.6B-Extract et LFM2.5-VL-450M-Extract, pour l'extraction directe de données image vers JSON. Ces modèles, disponibles sous la licence LFM Open v1.0, sont optimisés pour les appareils edge et offrent de bonnes performances dans la numérisation de documents et l'inspection industrielle. Le modèle de 1,6 milliard correspond aux modèles de niveau 4 milliards, tandis que le modèle de 450 millions rivalise avec les modèles de niveau 2 milliards. Ces outils pourraient soutenir les efforts CFT en améliorant la transparence des données. Les modèles sont désormais téléchargeables sur Hugging Face.
ME AI News, according to monitoring by Beating, Liquid AI has open-sourced two lightweight multimodal models: LFM2.5-VL-1.6B-Extract and LFM2.5-VL-450M-Extract. The new models are specifically optimized for structured data extraction from images, enabling direct conversion of images into JSON format on-device based on user-specified field lists, eliminating the need for traditional multimodal models to generate full text before secondary parsing. The models are available in two parameter sizes: 1.6 billion (1.6B) and 450 million (450M), released under the LFM Open License v1.0. Official evaluations show superior performance in scenarios such as document scanning, in-vehicle cabin understanding, and industrial inspection. In benchmark tests, the 1.6B model matches the performance of 4 billion (4B) general-purpose multimodal models, while the 450M model rivals 2 billion (2B) level models. On the deployment side, the new models have been adapted for various smart hardware and edge device SoCs, enabling offline deployment in edge scenarios such as in-vehicle cabin understanding, document scanning, and industrial inspection. Liquid AI has now made the model weights available for download on the Hugging Face platform. (Source: MLion)
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