Liquid AI 发布 LFM3 开放权重模型家族
先了解这件事
2026年10月28日，Liquid AI 发布新一代 Liquid Foundation Models（LFM3）。据 Hugging Face Blog 一手介绍，LFM3 以共享骨干统一文本、视觉、音频、全模态及决策模型，形成六个约 2B 参数规模的模型，均可在单张 GPU 上微调并部署至设备端。文本模型支持 256K 上下文，4-bit 精度下约占 1GB。Liquid 的评测显示，LFM3-1.7B 以少 35% 的参数超过 LFM2.5-2.6B，WebArena-Verified 得分由 3.02 升至 38.42；后续社交平台报道转述其得分为 38.4，并称 Qwen3.5-9B 为 28.9。LFM3-1.7B 经训练后可运行于 Hermes Agent、Pi 等智能体框架，模型权重开放。最新报道进一步称，LFM3 采用三混合架构，24 层中含 13 层短卷积、5 层 256-token 滑动窗口注意力和 6 层全局注意力；在 Liquid 运行的 AutomationBench 智能体基准中，1.7B 模型得分 41.29，Qwen3.5-9B 得分 15.10。
事件进展
报道时间线
- Liquid AI 发布开放权重模型家族 LFM3，1.7B 文本模型超过 2.6B 前代
Liquid AI 发布开放权重模型家族 LFM3，其中 1.7B 文本模型表现超过 2.6B 前代。LFM3 采用三混合架构，24 层中包含 13 层短卷积、5 层 256-token 滑动窗口注意力和 6 层全局注意力。在 Liquid 运行的 AutomationBench 智能体基准中，1.7B 模型得分 41.29，Qwen3.5-9B 得分 15.10。
- Liquid AI 发布 LFM3 开放权重模型系列
你不会每天都看到这样的发布。 Liquid AI 刚刚发布了 LFM3，这是一组 ~2B 的开放权重模型，覆盖文本、视觉、音频、全模态和决策任务，全部基于同一个共享骨干网络。 LFM3-1.7B 经过训练，可在 Hermes Agent 和 Pi 等智能体框架中运行，具备 256K 上下文。 在 WebArena-Verified 上，根据 Liquid 的评测，它的得分为 38.4，而 Qwen3.5-9B 为 28.9。这些模型可以在单个 GPU 上进行微调。 这一系列模型对始终在线的本地智能体具有巨大潜力。
- 用 LFM3 构建专用多模态模型
LFM3 将文本、视觉、音频、omni 和决策模型统一到共享骨干上，形成六个 2B 级模型，均可在单张 GPU 上微调并部署到设备端。LFM3-1.7B 以少 35% 的参数超过 LFM2.5-2.6B，WebArena-Verified 得分从 3.02 升至 38.42。文本模型在 4-bit 精度下约占 1 GB，支持 256K 上下文窗口。
- Liquid AI 发布 LFM3 模型家族，采用全新 tri-hybrid 架构与多模态编码器
Liquid AI 发布新一代 Liquid Foundation Models，即 LFM3，包含 6 个模型实例，覆盖文本、音频、视觉和全模态，兼顾生成模型与决策模型。
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