LFM3-Omni-2B 通过 WebGPU 实现浏览器内全本地运行
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LFM3-Omni-2B 通过 WebGPU 实现浏览器内全本地运行
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AI 综述
LiquidAI 展示 LFM3-Omni-2B 模型通过自研 WebGPU kernel 在浏览器内 100% 本地端到端运行，无需单独的语音识别或语音合成模型，可直接接受视觉、音频或文本输入并交错输出文本与音频 token。官方称在 M4 Max 上达到约 280 tok/s，首 token 延迟 90 ms、首音频 140 ms。demo 已发布于 Hugging Face Spaces。
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最新进展10月31日 00:43
LFM3-Omni-2B 通过 WebGPU 在浏览器内全本地运行报道时间线
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10月31日
- Reddit · r/LocalLLaMALFM3-Omni-2B 通过 WebGPU 在浏览器内全本地运行
LiquidAI 展示 LFM3-Omni-2B 通过自研 WebGPU kernel 在浏览器内 100% 本地端到端运行，无需单独的 ASR 或 TTS 模型。在 M4 Max 上达到约 280 tok/s，首 token 延迟 90 ms、首音频 140 ms，可接受视觉、音频或文本输入并交错输出文本与音频 token，demo 见 https://huggingface.co/spaces/LiquidAI/LFM3-Omni-2B-WebGPU。
本事件热度走势
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- 5
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- 1010月31日 02:00
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