Liquid AI lanzó RIPL, un motor de inferencia en tiempo real para sus modelos LFM. En un B200, LFM2.5-1.2B en RIPL mostró una latencia de p95 entre 14,4 y 28,4 veces menor que Qwen3.5-0.8B en vLLM. La publicación Liquid AI lanza RIPL, un tiempo real...
El suministro de computación, la energía y la capacidad de los centros de datos deciden qué tan barato puede funcionar la IA. Los cambios en la infraestructura aparecen en los costos de inferencia semanas después.
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