Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark：视觉语言模型投机解码加速
Liquid AI 于 9 月 24 日发布面向 LFM2.5-VL-3B 的实验性 DSpark 草稿模型，以投机解码换速度：端侧解码最高约 3.13 倍、H100 约 2.66 倍，仅增约 2.8 亿参数（约 8.9%），首日支持 llama.cpp、MLX-VLM、SGLang。
Liquid AI 于 2026 年 9 月 24 日在 Hugging Face 博客发布实验性 DSpark 草稿模型，面向视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B。与此前文本版 LFM2.5-DSpark 类似，它通过投机解码以较小显存/参数代价换取解码加速，且不改变输出质量（目标模型逐 token 校验）。
实测：端侧解码最高约 3.13 倍，H100 上最高约 2.66 倍；端到端最高分别约 2.62 倍与 2.27 倍。草稿模型约增加 2.8 亿 参数，相对 3B 目标模型约 8.9%。
首日已提供与 LFM 兼容的集成：llama.cpp、MLX-VLM、SGLang。文章亦提醒：投机解码只加速解码阶段，无法加速视觉编码与 prefill；在边缘设备上若这两段占比高，端到端收益会受阿姆达尔定律限制。