LiquidAI 发布 LFM3 端侧模型家族

LiquidAI 于 10 月 28 日发布新一代 Liquid Foundation Models——LFM3 系列，一次推出六款面向端侧的模型实例，覆盖文本、视觉、音频与全模态，兼有生成与决策模型，官方定位为「专业化智能」的端侧模型套件。模型权重已在 Hugging Face 开源上线，包含基座与后训练版本。

已确认

• LFM3 采用新的三混合（tri-hybrid）架构与新的多模态编码器；据 @jacek2023 与 @maximelabonne 介绍，1.7B 文本模型为 13 层门控短卷积 + 5 层滑窗注意力 + 6 层全局注意力，共 24 层。
• 家族成员包括 LFM3-1.7B（纯文本，256K 上下文，4-bit 量化仅占约 1GB）、LFM3-VL-2B（图文理解）、LFM3-Audio-2B（音频）、LFM3-Omni-2B（全模态）等，参数规模 1.7B2B。
• 权重开源上线 Hugging Face，@omarsar0 称含基座与后训练版本（其帖称「七款」，与官方六款实例的说法略有出入）。

尚未确认

• @FinancialAd1961 转述官方称 1.7B 文本模型位于端侧智能 Pareto 前沿第一，VL-2B 自称比肩 GPT-5.6 Luna（@JosephJacks 转发帖同样提及），均为厂商自评，尚缺独立评测佐证。

为什么重要

LFM3 把 256K 长上下文与全模态能力压缩到 2B 参数以内并开源权重，直接面向本地 agent 与端侧部署场景，是小模型端侧赛道对大厂闭源模型的一次正面竞争。

2026-10-28 ~ 2026-10-28 · 15 条相关

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另有 4 条近重复转述:FinancialAd1961 · JosephJacks_ · maximelabonne · JosephJacks_