Liquid AI 开放 LFM3 系列六款 2B 级开放权重模型

1. 05:14
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   Liquid AI 发布音频模型 LFM3-Audio-2B，可在笔记本和边缘设备本地运行

   Liquid AI 推出 2B 参数音频模型 LFM3-Audio-2B，可在笔记本和边缘设备本地运行，输入文本或音频后以文本、语音或两者混合输出。模型支持 18 种语言的语音识别、合成与翻译、语音聊天、录音内容理解与推理，以及语音激活的工具调用；纯文本回复时可先推理再作答。

2. 03:12
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   LiquidAI LFM3-Omni-2B GGUF 版本发布

   LiquidAI 的 LFM3-Omni-2B 模型推出 GGUF 格式，llama.cpp 实现了零日支持。该 2B 参数模型是首个支持波兰语 TTS 和 STT 的前沿实验室开源模型，适合端侧部署。

3. 01:16
   Hugging Face Blog精选

   Liquid AI 开源 LFM3 系列，六款 2B 级模型共享一个骨干覆盖文本、视觉、音频与决策

   Liquid AI 发布 LFM3 系列开放权重模型，以 LFM3-1.7B-Base 为骨干衍生出文本、视觉、音频、omni 和决策共六款 2B 级模型。LFM3-1.7B 参数量比 LFM2.5-2.6B 少 35% 且性能更优，在 WebArena-Verified 上得 38.42 对 3.02；文本模型 4-bit 下约 1 GB，支持 256K 上下文；LFM3-VL-2B 将 62 个视觉基准平均分从 57.6 提到 71.4，并为机器人场景适配出导航与 VLA 模型，VLA 在 LIBERO 四套件平均成功率 96.2%。所有模型可在单 GPU 上微调，已在 Hugging Face 开放。

4. 01:04
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   Liquid AI 发布 LFM3 系列六个端侧模型，含 1.7B 文本与多模态变体

   Liquid AI 在 Hugging Face 开放 LFM3 系列六个模型权重，核心是 1.7B 文本模型 LFM3-1.7B，基于新的 tri-hybrid 架构，面向本地 Agent 与工具调用，256K 上下文，4-bit 精度约 1 GB 内存。系列还包括视觉语言模型 LFM3-VL-2B、音频模型 LFM3-Audio-2B、全模态模型 LFM3-Omni-2B，以及基于后两者的决策模型 d1-Omni-2B 和 d1-2B（单次前向返回校准结果，H100 上约 5.7-5.8 ms 每次决策），另有预训练底座 LFM3-1.7B-Base（22T tokens 预训练）。llama.cpp 支持已合并。

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