Liquid AI представила LFM3: шість компактних моделей на спільній основі — з власними бенчмарками та ліцензією з обмеженнями

27 жовтня 2026 року Liquid AI оголосила у своєму офіційному блозі про родину LFM3 — нову серію моделей розміром близько двох мільярдів параметрів, призначених для локальної роботи на ПК і мобільних пристроях. Уся лінійка виросла зі спільної основи, LFM3-1.7B-Base, з якої отримано шість варіантів: для тексту, зору, аудіо, омнімодальної обробки та спеціалізованих завдань ухвалення рішень. Текстова версія з 1,73 млрд параметрів і контекстним вікном у 256 тис. токенів використовує гібридну 24-шарову архітектуру, у якій чергуються короткі згортки з гейтингом, увага з ковзним вікном і шари глобальної уваги. Навчання почалося з 22 трлн токенів, після чого відбулися етапи донавчання для розширення контексту та виконання інструкцій.

За вимірюваннями, оприлюдненими компанією, текстова модель із 4-бітною квантизацією займає близько гігабайта пам'яті й, за тими самими вимірами, потребує KV-кешу обсягом 1,6 ГБ при 128 тис. токенів проти 4,3 ГБ у Qwen3.5-4B і 5,6 ГБ у MiniCPM5-2B. У документації компанії наведено середній результат 49,37 бала за дев'ятнадцятьма бенчмарками, відібраними Liquid AI, проти 47,24 у Qwen3.5-9B. Проте та сама таблиця показує, що більша модель лишається попереду в наукових міркуваннях GPQA Diamond (80,40 проти 63,37), у роботі з довгим контекстом RULER 128K (87,11 проти 65,56) і в генерації коду SWE-bench Verified (51,20 проти 43,40). За даними Tech Times, на момент публікації ці заявлені компанією результати ще не були відтворені третіми сторонами.

Ваги серії опубліковано на Hugging Face, вони доступні через API та спеціальні тестові середовища; за словами Liquid AI, будь-яку модель родини можна донавчити на одному GPU. Ліцензія LFM Open License v1.0 дозволяє безкоштовне комерційне використання лише за річного доходу до десяти мільйонів доларів; понад цей поріг потрібна окремо узгоджена комерційна ліцензія, тоді як дослідження й неприбуткова діяльність не мають фінансових умов. Через цей поріг ліцензія не є відкритою в розумінні OSI. Про розвиток периферійних обчислень віцепрезидент Qualcomm Technologies Вінеш Сукумар заявив: "The next generation of AI will be more multimodal, personalized, and private", а старший директор AMD Джош Горт уточнив: "developers need models that can be deployed efficiently across the broad spectrum of AI PCs".

Умістити агентні завдання в текстову модель, яка, за словами компанії, займає близько гігабайта при 4 бітах, — ретельна інженерна робота, що зміщує акцент із простої кількості параметрів на суворе керування апаратними ресурсами. Утім, ще належить оцінити розрив між добіркою бенчмарків, обраною виробником, і реальною продуктивністю в щоденному використанні, де надійність архітектури визначатиметься її здатністю впоратися зі складними завданнями в дуже різних локальних середовищах. — Olya