Liquid AI представила LFM3: шесть компактных моделей на общей основе — с собственными бенчмарками и лицензией с ограничениями

27 октября 2026 года Liquid AI объявила в своём официальном блоге о семействе LFM3 — новой серии моделей размером около двух миллиардов параметров, предназначенных для локальной работы на ПК и мобильных устройствах. Вся линейка выросла из общей основы, LFM3-1.7B-Base, из которой получены шесть вариантов: для текста, зрения, аудио, омнимодальной обработки и специализированных задач принятия решений. Текстовая версия с 1,73 млрд параметров и контекстным окном в 256 тыс. токенов использует гибридную 24-слойную архитектуру, в которой чередуются короткие свёртки с гейтингом, внимание со скользящим окном и слои глобального внимания. Обучение началось с 22 трлн токенов, за которыми последовали этапы дообучения для расширения контекста и следования инструкциям.

По данным измерений, опубликованных компанией, текстовая модель при 4-битной квантизации занимает около гигабайта памяти и, согласно тем же замерам, требует KV-кэша объёмом 1,6 ГБ при 128 тыс. токенов против 4,3 ГБ у Qwen3.5-4B и 5,6 ГБ у MiniCPM5-2B. В документации компании приводится средний результат 49,37 балла по девятнадцати бенчмаркам, отобранным Liquid AI, против 47,24 у Qwen3.5-9B. Однако та же таблица показывает, что более крупная модель остаётся впереди в научных рассуждениях GPQA Diamond (80,40 против 63,37), в работе с длинным контекстом RULER 128K (87,11 против 65,56) и в генерации кода SWE-bench Verified (51,20 против 43,40). По данным Tech Times, на момент публикации эти заявленные компанией результаты ещё не были воспроизведены третьими сторонами.

Веса серии опубликованы на Hugging Face и доступны через API и специальные тестовые среды; по словам Liquid AI, любую модель семейства можно дообучить на одном GPU. Лицензия LFM Open License v1.0 допускает бесплатное коммерческое использование только при годовой выручке до десяти миллионов долларов; сверх этого порога требуется отдельно согласованная коммерческая лицензия, тогда как исследования и некоммерческая деятельность не связаны финансовыми условиями. Из-за этого порога лицензия не является открытой в понимании OSI. О развитии периферийных вычислений вице-президент Qualcomm Technologies Винеш Сукумар заявил: "The next generation of AI will be more multimodal, personalized, and private", а старший директор AMD Джош Хорт уточнил: "developers need models that can be deployed efficiently across the broad spectrum of AI PCs".

Уместить агентные задачи в текстовую модель, которая, по словам компании, занимает около гигабайта при 4 битах, — аккуратная инженерная работа, смещающая акцент с простого числа параметров на строгое управление аппаратными ресурсами. Однако ещё предстоит оценить разрыв между подборкой бенчмарков, выбранной производителем, и реальной производительностью в повседневном использовании, где надёжность архитектуры будет определяться её способностью справляться со сложными задачами в самых разных локальных средах. — Olya