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AI 聚合热点事件 · 2026/10/28

Liquid AI 发布 LFM3 开源模型，小参数性能超越前代

4 篇收录报道4 家独立信源交叉印证持续跟踪至 2026/10/28 17:49:57
全景综述与最新动态
4 家信源交叉印证

Liquid AI 正式推出新一代开源权重模型家族 LFM3，标志着端侧 AI 在效率与能力平衡上取得关键突破。该系列包含文本、视觉、音频及全模态共 6 个实例，核心亮点在于其 1.7B 参数的文本模型在多项基准测试中显著超越了上一代 2.6B 模型及同类竞品，同时支持 256K 上下文窗口，大幅提升了小模型的智能上限。

LFM3 采用创新的“三混合”架构，结合门控短卷积、滑动窗口注意力与全局注意力，并通过硬件在环搜索进行优化。交叉验证显示，该模型在工具调用（BFCL V4）和自动化代理任务（AutomationBench、WebArena）中表现卓越，例如在 AutomationBench 得分远超 Qwen3.5-9B。然而，其在长上下文推理（RULER）和高难知识问答（GPQA）方面仍存在短板，体现了针对特定场景优化的权衡策略。

此次发布以 LFM Open License v1.0 授权，允许年收入低于 1000 万美元的企业免费商用，并完全开源支持本地微调。LFM3 的出现为开发者提供了构建高效专用智能体的新选择，有望加速 AI 从云端向边缘设备的普及，重塑端侧多模态应用的生态格局。

最新动向/LFM3 模型权重已在 Hugging Face 全面开源，社区正积极测试其在本地设备上的微调潜力。尽管在通用知识问答上存在局限，但其在自动化代理和工具调用场景中的高效表现，已引发开发者对构建轻量级专用智能体的广泛关注与实验。

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报道时间线

共 4 篇 · 最新优先
  1. IT之家 · 智能时代T2·78 分

    Liquid AI 发布 LFM3 家族，1.7B 模型性能超越上代

    原标题：Liquid AI 发布 LFM3 模型家族，首批多款均基于 LFM3-1.7B-Base

    • LFM3 家族采用全新的三混合层架构，在 22T 词元上预训练。
    • LFM-1.7B 相比上代 LFM2.5-2.6B 减少 35% 参数但性能更优，且支持 256K 上下文。
    • 首批发布涵盖文本、视觉、音频、全能及决策等多个专用模型变体。
  2. Marktechpost (@Marktechpost)T2·85 分

    Liquid AI 发布 LFM3：6 款开源多模态模型共享混合架构

    原标题：▲ Liquid AI just released LFM3, 6 open-weight 2B-class models that put text, vision, audio, omni and...

    • LFM3 采用三混合架构（13层短卷积+5层滑动窗口注意力+6层全局注意力），针对端侧设备进行了硬件在环优化。
    • 1.7B 版本在 BFCL V4 (71.39 vs 62.83) 和 WebArena (38.42 vs 28.94) 上显著优于 Qwen3.5-9B，适合工具调用场景。
    • 存在明显权衡：在 GPQA Diamond 和 RULER 128K 长上下文测试中大幅落后于 Qwen3.5-9B。
    • 模型权重以 LFM Open License v1.0 发布，允许年收入低于 1000 万美元的企业免费商用。
  3. Rohan Paul (@rohanpaul_ai)T2·85 分

    Liquid AI 发布 LFM3 开源模型家族，1.7B 文本模型性能超越前代

    原标题：Liquid AI just launched LFM3, an open-weight model family whose 1.7B text model beats its 2.6B prede...

    • LFM3 采用三混合架构（13层短卷积+5层滑动窗口注意力+6层全局注意力），大幅提升小模型效率。
    • 1.7B 文本模型在 AutomationBench 得分 41.29，远超 Qwen3.5-9B 的 15.10。
    • 提供包括文本、视觉语言、音频及全模态在内的 6 种模型实例，支持端侧运行。
  4. Hacker News AIT2·78 分

    Liquid AI 发布 LFM3：多模态开源小模型支持本地微调

    原标题：Introducing LFM3: Every Modality for Specialized Intelligence

    • LFM3 是首个将文本、视觉、音频和决策模型整合到单一共享骨干网络上的 2B 参数级多模态家族。
    • 基于新混合架构和 22T tokens 预训练，相比 LFM2 表达力更强且保持高效率。
    • 模型完全开源（Open-weight），支持在任何设备上运行及本地微调，适合构建专用智能体。