Liquid AI 27 октября представила LFM3-1.7B — небольшую языковую модель с поддержкой японского языка, рассчитанную в том числе на ИИ-агентов, работающих на ПК и смартфонах. Компания опубликовала веса модели на Hugging Face; воспользоваться ею также можно через Playground и API Liquid AI.
У LFM3-1.7B — 1,7 млрд параметров. Модель принимает входные и выходные данные общим объёмом до 256 тысяч токенов. В варианте с 4-битной точностью она занимает около 1 ГБ; по данным Liquid AI, для её дообучения под конкретную задачу достаточно одного GPU.
В опубликованных компанией тестах LFM3-1.7B набрала 96,66 балла в IFEval, который проверяет следование инструкциям, и 71,39 балла в BFCL V4, оценивающем вызов инструментов. У более крупной Qwen3.5-9B результаты составили 92,08 и 62,83 балла соответственно. Это сравнение касается двух конкретных задач, важных для работы агентов.
Liquid AI также измерила скорость локальной работы на AMD Ryzen AI Max+ 395, Apple M5 Max и iPhone 17 Pro. По её данным, LFM3-1.7B обрабатывала входные данные как минимум в 2,5 раза быстрее, а генерировала ответ как минимум в 1,8 раза быстрее моделей MiniCPM5-2B, Qwen3.5-4B/9B и Gemma 4 E4B. Измерения проводились в llama.cpp с квантованием Q4_0, контекстом 32 768 токенов, размером пакета 1, генерацией 100 токенов и переносом вычислений на GPU.
Вместе с текстовой моделью компания выпустила LFM3-VL-2B для работы с изображениями и видео, а также LFM3-Audio-2B для распознавания, синтеза и перевода речи на 18 языках. В семейство вошли и модели для совместной обработки изображений, звука и текста и для выдачи структурированных решений.
Источник: PC Watch.
