Liquid AI выпустила LFM3: шесть компактных моделей для текста, зрения, аудио и принятия решений

27 октября 2026 года Liquid AI представила LFM3 — семейство компактных моделей для специализированных приложений. Первый релиз включает шесть прикладных моделей класса примерно 2 млрд параметров, построенных на общей основе LFM3-1.7B-Base. Компания объявила доступность весов на Hugging Face, а также моделей через Liquid AI API и Playground.

Общая архитектура объединяет короткие свёртки с механизмами локального и глобального внимания. По сообщению Liquid AI, модели можно дообучать на одной GPU. Это делает семейство потенциальной основой для локальных помощников, обработки документов и мультимодальных приложений, адаптированных под конкретные данные.

Какие модели входят в релиз

В официальной коллекции опубликованы шесть прикладных моделей и отдельный базовый чекпойнт для дальнейшей адаптации.

• LFM3-1.7B — текстовая модель для агентов, вызова инструментов и структурированных ответов.
• LFM3-VL-2B — модель для изображений и видео, включая чтение документов и пространственные задачи.
• LFM3-Audio-2B — обработка и генерация речи, понимание аудио и вызов инструментов по голосовым запросам.
• LFM3-Omni-2B — совместная работа с текстом, зрительными данными и аудио, с ответами текстом и речью.
• d1-2B и d1-Omni-2B — модели принятия решений: первая принимает текст и изображения, вторая также аудио. Они возвращают типизированные результаты за один проход, включая выбор вариантов, извлечение полей и локализацию объектов.

Контекст и требования к памяти

У текстовой LFM3-1.7B 1,73 млрд параметров и контекст 256K токенов, общий для входа и ответа. Среди 16 заявленных языков есть русский. Оценка примерно в 1 ГБ относится к 4-битному представлению модели: её нельзя считать полной потребностью приложения в памяти. В анонсе Liquid AI отдельно указывает 1,6 ГБ для KV-кэша при заполненном контексте 128K.

Параметры текстовой версии нельзя переносить на всё семейство. Например, LFM3-Omni-2B имеет 2,17 млрд параметров и контекст 32K. Она принимает изображения, видео со звуковой дорожкой и аудио, а выдаёт текст, речь или их чередование. Это модель без режима рассуждений. Русский указан среди текстовых языков, но отсутствует в опубликованном списке языков речи.

Как запускать и оценивать

Для текстовой модели карточка предлагает BF16-веса для GPU, GGUF для llama.cpp и совместимых приложений, а также варианты MLX и ONNX. Разработчикам агентов потребуется реализовать выполнение инструментов в своём приложении: модель формирует вызов, но саму функцию запускает внешняя программа.

Сравнения качества и скорости опубликованы самим разработчиком. В карточке текстовой модели описаны тесты качества с vLLM в BF16, а измерения на устройствах — с llama.cpp, квантованием Q4_0, контекстом 32K и размером пакета 1. Эти результаты не заменяют проверку собственного сценария. Liquid AI также прямо не рекомендует LFM3-1.7B для сложных многошаговых рассуждений и агентного программирования из-за малого размера модели.

Что разрешает лицензия

Веса распространяются по LFM Open License v1.0. Она разрешает использование, модификацию и распространение с соблюдением условий, но содержит ограничение для коммерческого применения. Документ задаёт порог годовой выручки в 10 млн долларов и исключает коммерческое использование юридическими лицами, превышающими этот порог, из предоставленных прав. При определении юридического лица учитываются связанные структуры под общим контролем. Поэтому доступность весов не означает безусловного разрешения на коммерческое внедрение.