Liquid AI apresenta LFM3: seis modelos compactos a partir de uma única base, entre benchmarks próprios e uma licença com condições

Em 27 de outubro de 2026, a Liquid AI anunciou em seu blog oficial a família LFM3, uma nova série de modelos com cerca de dois bilhões de parâmetros projetados para rodar localmente em PCs e dispositivos móveis. Toda a linha parte de uma base comum, o LFM3-1.7B-Base, da qual foram derivadas seis variantes dedicadas a texto, visão, áudio, processamento omnimodal e tarefas de decisão especializadas. A versão de texto, com 1,73 bilhão de parâmetros e uma janela de contexto de 256 mil tokens, adota uma arquitetura híbrida de 24 camadas que alterna convoluções curtas com portas, atenção de janela deslizante e camadas de atenção global. O treinamento usou inicialmente 22 trilhões de tokens, seguidos de etapas de ajuste fino para a extensão do contexto e o seguimento de instruções.

Segundo as medições divulgadas pela empresa, o modelo de texto ocupa cerca de um gigabyte de memória com quantização de 4 bits e, pelas mesmas medições, exige um cache KV de 1,6 GB a 128 mil tokens, contra 4,3 GB do Qwen3.5-4B e 5,6 GB do MiniCPM5-2B. A documentação da empresa registra uma média de 49,37 pontos em dezenove benchmarks selecionados pela Liquid AI, contra 47,24 atribuídos ao Qwen3.5-9B. A mesma tabela mostra, porém, que o modelo maior continua à frente no raciocínio científico do GPQA Diamond (80,40 contra 63,37), no tratamento de contextos longos do RULER 128K (87,11 contra 65,56) e na geração de código do SWE-bench Verified (51,20 contra 43,40). Segundo o Tech Times, no momento da publicação esses dados, declarados pela empresa, ainda não haviam sido reproduzidos por terceiros.

Os pesos da série estão publicados no Hugging Face e acessíveis por API e ambientes de teste dedicados; segundo a Liquid AI, cada modelo da família pode passar por fine-tuning em uma única GPU. A LFM Open License v1.0 torna o uso comercial gratuito apenas até o limite de dez milhões de dólares de faturamento anual; acima disso, é exigida uma licença comercial negociada caso a caso, enquanto pesquisa e atividades sem fins lucrativos ficam livres de condições financeiras. Por causa desse limite, a licença não é de código aberto no sentido da OSI. Sobre o avanço do processamento na borda, Vinesh Sukumar, vice-presidente da Qualcomm Technologies, declarou que "The next generation of AI will be more multimodal, personalized, and private", enquanto Josh Hort, Senior Director da AMD, observou que "developers need models that can be deployed efficiently across the broad spectrum of AI PCs".

Levar tarefas agênticas a um modelo de texto que, segundo a empresa, ocupa cerca de um gigabyte em 4 bits é um exercício cuidadoso de engenharia, que desloca o foco do simples volume de parâmetros para uma gestão rigorosa dos recursos de hardware. Resta avaliar, no entanto, a distância entre uma seleção de benchmarks escolhida pelo fabricante e o desempenho real no uso diário, onde a solidez da arquitetura será medida pela capacidade de lidar com tarefas complexas em ambientes locais heterogêneos. — Olya