作者称LFM3 1.7B扩展至3B微调后反超Qwen3.5 9B
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作者称LFM3 1.7B扩展至3B微调后反超Qwen3.5 9B
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AI 综述
Reddit 用户 /u/Thrumpwart 发帖称，其在单张 RTX 6K SM120 上把 Liquid AI 的 LFM3 1.7B 通过 double-RYS 层复制扩展到 3B，仅做一次 SFT（107 分钟、2600 步、约 10 万条样本）就在其长程状态追踪推理任务上超过了 Qwen3.5 9B（层复制后为 12B）经 8 轮 RL/SLERP 合并得出的最佳成绩，且未做任何 RL。作者称其往常对 Qwen3.5 9B 做一次 SFT 需 14–18 小时。 作者将结果归因于架构差异：LFM3 的 Width-7 Convolutions/SWA/GQA 更契合该任务，而 Qwen 所用的 Gated Deltanet 相对欠佳。以上均为该作者的自述实验结果，帖子发布于 r/LocalLLaMA。
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最新进展10月31日 01:01
架构比你想的更重要：LFM3 1.7B 扩展到 3B 后在我的推理任务上反超 Qwen3.5 9B报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- Reddit · r/LocalLLaMA架构比你想的更重要：LFM3 1.7B 扩展到 3B 后在我的推理任务上反超 Qwen3.5 9B
作者在单张 RTX6K SM120 上把 Liquid AI 的 LFM3 1.7B 通过 double-RYS 层扩展到 3B，一次 SFT（107 分钟、2600 步、约 100k 样本）就超过了 Qwen3.5 9B（层复制后 12B）经 8 轮 RL/SLERP 合并的最佳成绩。原因是 LFM3 的 Width-7 Convolutions/SWA/GQA 架构更契合其长程状态追踪推理任务，而 Qwen 的 Gated Deltanet 架构相对欠佳。
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