Liquid AI LFM3: компания открыла веса шести 2B-моделей для текста, зрения и аудио

27 октября 2026 года Liquid AI опубликовала open-weight веса семейства LFM3. В него вошли шесть моделей примерно по 2B параметров, построенных на единой базе LFM3-1.7B-Base и предназначенных для задач с текстом, изображениями, видео, аудио и принятием решений.

Технические характеристики и архитектура LFM3

Базовая текстовая модель LFM3-1.7B содержит 1,73 млрд параметров и использует tri-hybrid архитектуру: 13 слоёв с gated short convolutions, 5 слоёв со sliding-window attention и 6 слоёв с global attention, всего 24 слоя. Контекстное окно достигает 256K токенов. Модель обучена на 22 трлн токенов, из которых последние 3,5 трлн токенов использовались для дообучения на агентских данных и расширении контекста. В 4-битном квантовании модель занимает около 1 ГБ памяти и поддерживает 16 языков, включая русский.

Остальные пять моделей отпочкованы от той же базы и имеют от 1,9 до 2,2 млрд параметров. LFM3-VL-2B обрабатывает текст, изображения и видео с частотой 2 fps при контексте 128K. LFM3-Audio-2B принимает текст и аудио на вход и выдаёт текст или речь, поддерживая 18 языков. LFM3-Omni-2B объединяет все модальности на входе и поддерживает текстовый и речевой вывод. Две decision-модели d1-2B и d1-omni-2B возвращают откалиброванные и типизированные ответы за один проход.

Все модели доступны на Hugging Face в форматах GGUF, MLX и ONNX. Их можно запускать локально через llama.cpp, MLX, vLLM и Transformers, а также дообучать на одном GPU. Лицензия LFM Open License v1.0 разрешает бесплатное коммерческое использование компаниям с годовой выручкой менее 10 млн долларов.

Производительность, партнёры и доступность

По данным Liquid AI, LFM3-1.7B в среднем набирает 49,37 балла по 29 бенчмаркам, опережая Qwen3.5-9B с результатом 47,24. На агентских задачах модель показывает WebArena-Verified 38,42 против предыдущих 3,02 и AutomationBench 41,29 против 15,10. Модель LFM3-VL-2B в среднем набирает 71,4 балла по 62 vision-бенчмаркам, сравнимо с результатами Gemma 4 12B.

Модели ориентированы на работу на edge-устройствах: смартфонах, ноутбуках и роботизированных системах. Партнёрами первого дня стали AMD, Qualcomm, NVIDIA, Ambarella, Arm и Intel. Компании Mercedes-Benz и Shopify участвовали в предрелизном тестировании. Выпуск следует за серией LFM2 2025 года и продолжает курс на специализированный интеллект для локального использования.

Веса уже доступны для скачивания, локального запуска и fine-tuning. Liquid AI приглашает разработчиков создавать специализированные адаптации для агентных систем, визуального контроля, голосовых интерфейсов и робототехники. Дополнительных крупных релизов в ближайшее время не анонсировано.