# LFM2.5-VL-DSpark

Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 视觉草稿模型，沿用其文本 DSpark 架构，把图像块与文本 token 投影到同一表示后由 4 层注意力草稿器预测候选 token 块，仅增加约 280M 参数（相对 3B 目标模型增加 8.9%），在 M5 Max 上按任务实现 2.30x 至 3.13x 解码加速与 1.56x 至 2.62x 端到端提升，在 M3 Ultra 上为 1.57x 至 2.14x 与 1.30x 至 1.77x，在 H100 上端到端提升 1.64x 至 2.27x，并随模型提供 llama.cpp、MLX-VLM 与 SGLang 的首日集成。

Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 视觉草稿模型，沿用其文本 DSpark 架构，把图像块与文本 token 投影到同一表示后由 4 层注意力草稿器预测候选 token 块，仅增加约 280M 参数（相对 3B 目标模型增加 8.9%），在 M5 Max 上按任务实现 2.30x 至 3.13x 解码加速与 1.56x 至 2.62x 端到端提升，在 M3 Ultra 上为 1.57x 至 2.14x 与 1.30x 至 1.77x，在 H100 上端到端提升 1.64x 至 2.27x，并随模型提供 llama.cpp、MLX-VLM 与 SGLang 的首日集成。