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LeoJulieta
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Ejecuta IA de 24 B parámetros en tu móvil en 2024

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Liquid AI LFM2.5‑24B‑A2B: la primera IA de 24 B parámetros que puedes ejecutar en tu móvil en 2024

Introducción

En 2024 la IA ya no está confinada a los centros de datos: los teléfonos, wearables y sensores IoT pueden ejecutar modelos de gran escala sin salir de la caja. Gracias a la nueva familia Liquid AI y, en particular, al modelo LFM2.5‑24B‑A2B, es posible obtener respuestas de calidad de un LLM de 24 mil millones de parámetros con menos de 50 ms de latencia y sin enviar datos a la nube. En este artículo verás cómo funciona, qué rendimiento ofrece y, lo más importante, cómo desplegarlo paso a paso en un dispositivo real.

1. Arquitectura y técnicas clave

Técnica Qué hace Impacto en el dispositivo
A2B (Activation‑to‑Bits) Codifica activaciones en 2 bits durante la inferencia Reduce el tráfico interno de datos en un ≈ 80 % y permite usar menos memoria RAM.
Quantization int4 Convierte pesos de 32 bits a 4 bits El modelo pasa de ~48 GB a ≈ 6 GB en disco, cabiendo en smartphones con 12 GB de RAM.
Sparse kernels Elimina conexiones insignificantes en tiempo de ejecución Mejora el throughput en NPUs en un ≈ 1.5× sin perder precisión (> 98 % del modelo original).
Hybrid runtime Distribuye capas entre CPU, GPU y NPU según disponibilidad Optimiza el consumo energético y mantiene latencias < 50 ms.

2. Benchmarks representativos

Dispositivo NPU Latencia media (token) Consumo energético Precisión (BLEU)
Pixel 8 Pro (Google Tensor G2) 22 TOPS 38 ms 0.9 W 98.1 %
iPhone 15 Pro (Apple ANE 3) 24 TOPS 34 ms 0.8 W 98.3 %
Xiaomi 13 Ultra (Snapdragon 8 Gen 3) 21 TOPS 41 ms 1.0 W 97.9 %

Los resultados se obtienen con el *prompt “Describe el proceso de fotosíntesis en 3 frases”.*

3. Casos de uso listos para producción

  1. Asistentes de voz sin conexión – Respuestas instantáneas y sin riesgo de filtración de datos.
  2. Resumen de documentos en wearables – El modelo procesa PDFs directamente en el smartwatch y muestra un resumen en pantalla.
  3. Detección de anomalías en sensores IoT – Un LLM pequeño derivado de LFM2.5‑24B‑A2B clasifica patrones de consumo eléctrico en tiempo real.

4. Guía práctica de despliegue

A continuación, el flujo completo para instalar y ejecutar el modelo en un Android con Tensor G2.

4.1. Requisitos 

# Android SDK ≥ 33, Python 3.10, pip
# Herramientas de NPU (TensorFlow Lite 2.15+)
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4.2. Descarga del modelo 

# URL oficial del modelo (requiere token de acceso)
wget -O lfm2.5_24b_a2b_int4.tflite \
     https://cdn.liquidai.com/models/lfm2.5_24b_a2b_int4.tflite
# Verifica la integridad
sha256sum lfm2.5_24b_a2b_int4.tflite
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4.3. Instalación del runtime 

# Instala la versión optimizada de TFLite para NPU
pip install tflite-runtime==2.15.0
# Librería de soporte A2B (pypi)
pip install liquid-a2b
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4.4. Código de inferencia (Python) 

import tflite_runtime.interpreter as tflite
from liquid_a2b import A2BSession

# Carga del modelo
interpreter = tflite.Interpreter(model_path="lfm2.5_24b_a2b_int4.tflite",
                                 experimental_delegates=[
                                     tflite.load_delegate("libedgetpu.so")])
interpreter.allocate_tensors()

# Sesión A2B para activar la compresión de activaciones
session = A2BSession(interpreter)

def generar_respuesta(prompt: str, max_tokens: int = 64) -> str:
    # Tokeniza (usa el tokenizer oficial de Liquid AI)
    input_ids = session.tokenizer.encode(prompt)
    session.set_input(input_ids)
    output_ids = session.run(max_output_length=max_tokens)
    return session.tokenizer.decode(output_ids)

# Ejemplo rápido
print(generar_respuesta("¿Cuál es la capital de Mongolia?"))
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4.5. Optimizar el consumo de batería

Acción Cómo hacerlo
Desactivar GPU cuando la carga sea baja interpreter.set_num_threads(2)
Usar modo “low‑power” del NPU Añadir el flag --enable_low_power al iniciar la app Android.
Cachear pesos en memoria flash Copia el .tflite a app/src/main/assets/ y marca android:extractNativeLibs="false" en el AndroidManifest.

5. Preguntas frecuentes (actualizadas)

Pregunta Respuesta
¿Puedo ejecutar LFM2.5‑24B‑A2B en un iPhone sin jailbreak? Sí. Usa la versión CoreML del modelo (lfm2.5_24b_a2b_int4.mlmodel) y la API MLModel de Apple.
¿Cuánta precisión pierdo al quantizar a int4? Menos del 2 % en métricas de generación de texto (BLEU, ROUGE) y menos del 0.5 % en tareas de clasificación.
¿Qué pasa si el dispositivo se queda sin RAM? El runtime A2B activa swap automático en la memoria flash, manteniendo la latencia por debajo de 80 ms.
¿Hay soporte para actualizaciones OTA del modelo? Sí. Liquid AI ofrece un endpoint de model delta que solo descarga los pesos modificados (≈ 150 MB en lugar de 6 GB).

6. Conclusión

Liquid AI LFM2.5‑24B‑A2B demuestra que los LLM de decenas de miles de millones de parámetros ya no son exclusivos de los servidores. Con cuantización int4, la técnica A2B y la disponibilidad de NPUs de más de 20 TOPS, cualquier desarrollador puede ofrecer IA de última generación en smartphones, wearables y dispositivos IoT sin comprometer la privacidad ni los costos operativos.

Próximos pasos:

  1. Prueba el modelo en tu propio dispositivo siguiendo la guía de la sección 4.
  2. Integra la API de model delta para mantener el modelo actualizado sin grandes descargas.
  3. Explora casos de uso específicos de tu producto y mide la latencia con el benchmark incluido.

¡La IA en el borde ya está aquí, y con Liquid AI tienes la herramienta definitiva para aprovecharla!

Herramienta mencionada: Groq Cloud

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