AI и дата-центры
Liquid AI выпустила семейство открытых моделей LFM3 на 2 млрд параметров для локальных агентов
Публикация:
Шесть моделей на одной базе LFM3-1.7B-Base охватывают текст, зрение, звук, омни-режим и принятие решений, а текстовая модель помещается примерно в 1 ГБ при 4-битной точности.
Liquid AI 27 октября представила семейство LFM3: шесть открытых моделей класса 2B на одной базе LFM3-1.7B-Base. В семейство вошли текстовая модель, модель зрения, аудиомодель, омни-модель и две модели принятия решений.
Базу предварительно обучили на 22 трлн токенов, а текстовая модель получила контекстное окно 256,000 токенов. Архитектура объединяет три типа слоев: из 24 слоев 13 приходятся на короткие свертки с гейтингом, 5 на скользящее оконное внимание с окном 256 токенов и 6 на глобальное внимание.
По замерам самой компании, текстовая модель LFM3-1.7B набирает 45.60 в тесте LiveClaw, 71.39 в тесте BFCL V4 и 96.66 в тесте IFEval, а на длинных задачах в браузере и бизнес-приложениях обходит Qwen3.5-9B. При этом в карточке модели сказано, что она не рекомендована для агентного кодинга и сложных многошаговых рассуждений из-за малого размера.
Модель зрения LFM3-VL-2B впервые в семействе принимает видео на вход, а средний результат по 62 тестам зрения вырос с 57.6 у LFM2.5-VL-3B до 71.4, что сопоставимо с Gemma 4 12B, моделью более чем в 6 раз крупнее.
Каждую модель можно дообучить на одном графическом процессоре, а веса доступны на Hugging Face, в площадке Liquid AI и через API компании. Партнерами запуска названы Ambarella, AMD, Arm, Intel, NVIDIA, OpenRouter, Qualcomm и Vercel.