Liquid AIが「LFM2.5-1.2B-JP」と音声モデルを公開、オンデバイスAI実用化を支援

公開：2026年6月6日更新：2026年6月6日

CodeCampが提供するDX人材育成が可能なプログラミングやITが学べる公開講座

Liquid AI株式会社は、エッジデバイスへのデプロイ向けとなる新モデル「LFM2.5-1.2B-JP-202606」および「LFM2.5-Audio-1.5B-JP」を公開しました。マサチューセッツ工科大学発のスタートアップLiquid AI, Inc.が開発した、日本語対応の小規模言語モデルと音声モデルです。自動車や製造、ロボティクスなどの産業領域に加え、金融・公共、スマートデバイス分野など、日本市場の幅広い領域において、オンデバイスAIエージェントの実用化を支援します。

LFM2.5-1.2B-JP-202606とLFM2.5-Audio-1.5B-JPの詳細
LFM2.5モデルファミリーの概要
trends編集部の一言
References

LFM2.5-1.2B-JP-202606とLFM2.5-Audio-1.5B-JPの詳細

「LFM2.5-1.2B-JP-202606」は、日本語知識、指示追従、数学、コーディング、ツール使用を含む幅広い能力において同規模モデルと比較して最高水準の性能を実現しています。エージェント型ワークフロー、ツール使用、構造化出力、RAG、日英バイリンガルアシスタント、オンデバイスのパーソナルアシスタントでの利用を推奨しています。

「LFM2.5-Audio-1.5B-JP」は、エンドツーエンドのマルチモーダルな音声・テキスト言語モデルです。独立したASR（自動音声認識）やTTS（音声合成）のコンポーネントを必要とせず、わずか15億（1.5B）パラメータでシームレスな日本語の対話インタラクションを可能にします。低遅延とリアルタイムな会話を念頭に設計されており、より大規模なモデルに匹敵する能力を持ちます。

LFM2.5-1.2Bモデルファミリー全体は、GGUF、ONNX、MLXに対応しており、幅広い実行環境への展開が可能です。同規模のモデルと比べてメモリ使用量を抑え、CPU上において、高速な推論性能を実現しています。4-bit量子化・4,000トークン入力において、CPU上での高速な推論（PrefillとDecode）と低メモリ使用量を両立するとしています。

モデルファミリーのラインアップは次の通りです。

LFM2.5-1.2B-Base（ベースモデル）
LFM2.5-1.2B-Instruct（指示追従モデル）
LFM2.5-1.2B-Thinking（推論モデル）
LFM2.5-8B-A1B
LFM2.5-VL-1.6B / LFM2.5-VL-1.6B-Extract / LFM2.5-VL-450M-Extract（視覚言語モデル）
LFM2.5-Audio-1.5B / LFM2.5-Audio-1.5B-JP（音声言語モデル）

詳細はHugging Faceにて参照できます。AMD、Qualcomm、Nexa AIと提携し、LFM2.5ファミリーをNPU向けに展開しています。

Python研修一覧はこちら

目的に合うPython研修を一覧形式から探したい方は、ぜひご利用ください。

Python研修を比較する

Java研修一覧はこちら

目的に合うJava研修を一覧形式から探したい方は、ぜひご利用ください。

Java研修を比較する

PHP研修一覧はこちら

目的に合うPHP研修を一覧形式から探したい方は、ぜひご利用ください。

PHP研修を比較する

新入社員研修

目的に合う新入社員研修を一覧形式から探したい方は、ぜひご利用ください。

新入社員研修を比較する

全ての研修からも探したい方はこちら

LFM2.5モデルファミリーの概要

項目	詳細
提供企業	Liquid AI株式会社（Liquid AI, Inc. 日本法人）
本社所在地	米国マサチューセッツ州ケンブリッジ
代表	Ramin Hasani氏（Co-founder & CEO）
公開モデル	LFM2.5-1.2B-JP-202606 および LFM2.5-Audio-1.5B-JP
主なパラメータ	15億（1.5B）パラメータ（音声モデル）
量子化・入力	4-bit量子化・4,000トークン入力
対応フォーマット	GGUF、ONNX、MLX
配布先	Hugging Face
ライセンス	LFM Open License v1.0（オープンウェイト）
提携パートナー	AMD、Qualcomm、Nexa AI

LFM2.5-1.2B-JP-202606 および LFM2.5-Audio-1.5B-JPの詳細はこちら

trends編集部の一言

15億（1.5B）パラメータという小規模なモデルが、より大規模なモデルに匹敵する日本語音声対話能力を持つという点は、モデルの大きさと性能の関係を巡る業界全体の議論に一石を投じる発表です。業界全体としては、クラウド依存を前提としない「オンデバイスで動く」小規模モデルへの注目が高まっており、通信環境に左右されないエッジ活用の可能性として、マーケティング領域でも音声UIやリアルタイム応答の実装場面で関心が集まっています。

マーケティングの文脈に置き換えると、ASRやTTSを別途組み込む必要のないエンドツーエンド設計は、実装コスト低減を重視する流れとも重なります。LFM Open License v1.0のもとオープンウェイトで提供される点も、まず試してみたい開発者や企業にとって、参入障壁を下げる設計として、注目しておく価値があります。

References

^ PR TIMES. 「Liquid AI、日本語で最高水準の性能を持つ小規模言語モデルと音声モデルを公開 | Liquid AI株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000006.000175118.html, (参照 26-06-05).

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。