Liquid AI 发布 LFM3 开源模型，小参数性能超越前代

Liquid AI 正式推出新一代开源权重模型家族 LFM3，标志着端侧 AI 技术的重要突破。该系列核心亮点在于其创新的“三混合”架构，通过结合短卷积、滑动窗口注意力与全局注意力机制，显著提升了计算效率。其中，1.7B 参数的文本模型在多项基准测试中表现卓越，不仅超越了自家 2.6B 的前代产品，更在自动化代理任务中以 41.29 的高分大幅领先于参数量更大的 Qwen3.5-9B（得分 15.10），证明了小模型在特定场景下的极致效能。

LFM3 并非单一模型，而是一个涵盖文本、视觉、音频及全模态的完整生态，共提供 6 种实例。所有模型均基于 22T tokens 预训练，并统一整合到单一共享骨干网络上，实现了多模态能力的深度融合。这一设计使得 LFM3 成为首个在 2B 参数级别实现文本、视觉、音频和决策能力统一的多模态家族。模型权重已在 Hugging Face 完全开源，支持在任何设备上运行及本地微调，极大地降低了开发者构建专用智能体的门槛。

此次发布对 AI 行业格局具有深远影响，特别是在边缘计算和隐私保护领域。LFM3 的高效架构为资源受限环境下的复杂 AI 应用提供了可行方案，推动了从云端大模型向端侧高效小模型的范式转移。对于开发者而言，开源且支持本地微调的特性意味着可以低成本定制高性能的垂直领域智能体，加速了 AI 技术在消费电子、物联网等场景的实际落地进程。