Model Releases
Liquid AI выпускает LFM3: семейство мультимодальных моделей класса 2B
Liquid AI представила LFM3 — новое поколение мультимодальных моделей на базе три-гибридной архитектуры, предлагающее беспрецедентную эффективность для локального развертывания.
27 октября 2026 г.
Model ReleaseLFM3
Введение: Новая эра компактного интеллекта
27 октября 2026 года компания Liquid AI объявила о выпуске LFM3 — исторического вехи в развитии малых языковых моделей (SLM). Это не просто очередное обновление, а переход к полноценной мультимодальной экосистеме, построенной вокруг единого компактного бэкбона. В эпоху, когда гонка параметров часто заменяет гонку эффективности, LFM3 доказывает, что архитектурное совершенство важнее грубой силы.
Семейство LFM3 ориентировано на разработчиков, которым требуется высокая производительность при минимальном потреблении ресурсов. Благодаря использованию новой три-гибридной архитектуры и предварительному обучению на колоссальном массиве в 22 триллионов токенов, эти модели устанавливают новые стандарты для edge-вычислений и локальных агентских систем.
- Дата релиза: 27 октября 2026 года
- Тип: Мультимодальное семейство (Open-weights)
- Архитектура: Tri-hybrid design (Hardware-in-the-loop)
- Объем пре-трейнинга: 22T токенов
Архитектура и ключевые характеристики
В основе LFM3 лежит инновационный подход: шесть различных инстансов модели используют один и тот же общий текстовый бэкбон LFM3-1.7B. Это позволяет радикально снизить требования к памяти, сохраняя при этом специализированные способности в разных модальностях. Архитектура была оптимизирована с помощью поиска 'hardware-in-the-loop', что делает её идеальной для агентского использования (agentic use cases).
Особое внимание уделено эффективности развертывания. Модель LFM3-1.7B (text) обладает контекстным окном в 256K токенов и при 4-битном квантовании занимает всего около 1 ГБ оперативной памяти. Это открывает возможности для запуска продвинутого ИИ на смартфонах и IoT-устройствах без потери качества рассуждений.
- Шесть моделей на одном бэкбоне: Text, Vision, Audio, Omni, Decision (d1) и Decision-Omni
- Размер текстового ядра: 1.7B параметров
- Контекстное окно: 256K токенов
- Оптимизация: Поддержка 14 классов процессоров (GPU, CPU, NPU)
- Лицензия: LFM 1.0 (Open-weights)
Мультимодальные возможности и бенчмарки
LFM3-VL-2B представляет собой первый vision-модель в линейке LFM с поддержкой видео-ввода. Она способна анализировать лекции, видео с камер наблюдения или записи с экрана смартфона, используя новый флагманский vision-энкодер и механизм пошагового мышления (step-by-step thinking). В тестах на зрение модель опережает конкурентников своего размера минимум на 7.4 пункта.
Поразительно, но LFM3-VL-2B сопоставима с Gemma 4 12B (которая в 6 раз больше) и находится всего в двух пунктах от GPT-5.6 Luna. Аудио-модель LFM3-Audio-2B поддерживает 18 языков и обеспечивает качество речи, превосходящее предыдущие итерации, благодаря новому кодеку и возможности голосового чата с потоковыми ответами.