Liquid AI の LFM3 は、エッジ向けの専門化を前提に text・vision・audio・omni・decision を同一バックボーンに載せた LFM 世代。LFM3-1.7B-Base（24 層・約 1.7B）から六つの約 2B 級モデルが枝分かれし、Hugging Face・Playground・Liquid AI API でオープンウェイト提供。単一 GPU での fine-tune と on-device 実行を想定。Artificial Analysis の Intelligence Index 対象には、現時点で LFM3 系の行がない。
バックボーンは tri-hybrid（gated short convolution 13、SWA 5、global attention 6）。畳み込みカーネルは 7、テキスト系は 256K トークンまで拡張。事前学習は 22T トークン。テキスト後段の LFM3-1.7B は Hermes Agent・Pi・OpenClaw などのエージェントハーネス向け post-training。Hugging Face 上の ID は LiquidAI/LFM3-1.7B、LiquidAI/LFM3-VL-2B、LiquidAI/LFM3-Audio-2B、LiquidAI/LFM3-Omni-2B、LiquidAI/d1-2B、LiquidAI/d1-omni-2B。API 側の識別子は LFM3-1.7B、LFM3-VL-2B、LFM3-Audio-2B、LFM3-Omni-2B および d1 系。
| モデル | 入力 | 出力 | ベース |
|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | テキスト | テキスト | LFM3-1.7B-Base |
| LFM3-VL-2B | テキスト・画像・動画 | テキスト | バックボーン＋vision encoder |
| LFM3-Audio-2B | テキスト・音声 | テキスト・音声 | バックボーン＋audio encoder/decoder・LiquidCodec |
| LFM3-Omni-2B | テキスト・画像・動画・音声 | テキスト・音声 | vision/audio 系を統合 |
| d1-2B / d1-omni-2B | 上記に相当 | 校正付き回答 | 各 VL/Omni から派生 |
API 価格の比較
| モデル | 入力 ($/1M) | 出力 ($/1M) | キャッシュ入力 ($/1M) |
|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | 0.08 | 0.20 | 0.02 |
| LFM2.5-24B-A2B | 0.05 | 0.70 | 0.025 |
| d1 | 0.02 | 0.00 | 0.02 |
LFM3-1.7B は同一 API の LFM2.5-24B-A2B より入力は高く出力は大幅に低い。マルチモーダル（LFM3-VL-2B 等）はテキスト入出力 0.10 / 0.50〜1.00 ドル、画像・音声入力は別レート。
評価（ベンダー）
LFM3-1.7B は LFM2.5-2.6B よりパラメータ 35% 少ない一方で能力を上回るとする。WebArena-Verified 38.42（LFM2.5-2.6B 3.02）。エージェント系では LiveClaw 45.60、BrowseComp-Plus（OpenClaw subset）37.00。BFCL V4 71.39。LFM3-VL-2B は 62 ベンチ平均 71.4（LFM2.5-VL-3B 57.6、パラメータ 1.9B 対 3.1B）。LFM3-Omni-2B は Daily-Omni・WorldSense・AV-SpeakerBench で Qwen2.5-Omni-7B など最大 10.7B 級を上回るとする。