Liquid AI 在 Hugging Face 开放 LFM3 系列开放权重模型
先了解这件事
Liquid AI 在 Hugging Face 开放 LFM3 系列开放权重模型，采用 LFM Open License v1.0，主打本地与边缘部署，所有模型支持单 GPU 微调。 系列以 LFM3-1.7B-Base（预训练于 22T token）为骨干，衍生出六款 2B 级模型：基于新 tri-hybrid 架构的文本模型 LFM3-1.7B，为本地智能体和工具调用做后训练，256K 上下文，4-bit 精度约 1 GB 内存，官方称参数量比 LFM2.5-2.6B 少 35% 且在 WebArena-Verified 上得 38.42 对 3.02；支持视频输入的 LFM3-VL-2B，官方称将 62 个视觉基准平均分从 57.6 提到 71.4，并适配出 LIBERO 四套件平均成功率 96.2% 的机器人 VLA 模型；覆盖 18 种语言语音的 LFM3-Audio-2B；单一模型处理文本图像视频音频的 LFM3-Omni-2B；以及单次前向返回校准结果的 d1-2B 和 d1-Omni-2B 决策模型，官方称 H100 上单次决策约 5.7-5.8 ms。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- 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。
- Reddit · r/LocalLLaMALiquid AI 发布 LFM3 系列开放权重模型，含 1.7B 文本、2B 音视频与决策模型
Liquid AI 在 Hugging Face 开放 LFM3 系列模型权重，主打本地与边缘部署。LFM3-1.7B 基于新的 tri-hybrid 架构，为本地智能体和工具调用做后训练，256K token 上下文，4-bit 精度约 1 GB 内存，支持单 GPU 微调；同系列还包括支持视频输入和逐步推理的 LFM3-VL-2B、覆盖 18 种语言语音的 LFM3-Audio-2B、单一模型处理文本图像视频音频的 LFM3-Omni-2B（2.2B 参数），以及单次前向返回校准结果的 d1-2B 和 d1-Omni-2B 决策模型，H100 上单次决策约 5.7-5.8 ms；另有预训练于 22T token 的 LFM3-1.7B-Base。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。