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Liquid LFM3 オープンウェイト年表：一つのトライハイブリッド骨格から約2Bモデル6本（2026年10月27日）

更新中のタイムライン · 最終更新 · 更新履歴 2 件

10月27日、Liquid は約2Bの LFM3 を6本公開し、重みは当日 Hugging Face にある。エッジ向け実行器の一族として読む。ツール行は Liquid 報告。ライセンス名は LFM Open License v1.0。

タイムライン

Liquid AI は 2026年10月27日、LFM3-1.7B-Base から分岐する約2Bのオープンウェイト6本を LFM Open License v1.0 で公開した。LICENSE は商用 Threshold を年間収入 $10,000,000 と定義する。カード上のツール点数は Liquid 報告で、1.7B テキストモデルはエージェント的コーディングや複雑な多段推論には推奨しないとカードにある。

2026-10-29（UTC+8）確認：Liquid の 10/27 ブログ liquid.ai/blog/lfm3（1.6 GB の KV キャッシュの文を含む）、Hugging Face ブログ “Build specialized multimodal models with LFM3”（Published October 27, 2026）、LiquidAI/LFM3-1.7B カードと LICENSE（LFM Open License v1.0）、Liquid のライセンスガイド（last updated October 15, 2026）、Hacker News item?id=50262229、llama.cpp PR #31252、Ollama v0.40.12 のリリースノート、@liquidai の Introducing LFM3（created 2026-10-27T17:07:45.000Z）。X の時刻は UTC。アーキテクチャとスコアは Liquid 報告。モデルは未実行。

タイムライン

  1. Liquid AI が “Introducing LFM3: Every Modality for Specialized Intelligence”（OCT 27, 2026）を公開。LFM3-1.7B-Base から分岐する約2Bのマルチモーダル系列、新しいトライハイブリッド、事前学習 22T、テキスト 256K、4-bit で約 1 GB、6モデル（LFM3-1.7B、LFM3-VL-2B、LFM3-Audio-2B、LFM3-Omni-2B、d1-2B、d1-Omni-2B）。ベースと事後学習モデルは Hugging Face、Playground、Liquid AI API でオープンウェイトと書く。

    Liquid AI blog: Introducing LFM3

  2. llama.cpp のプルリクエスト #31252（LiquidAI/LFM3-1.7B と LiquidAI/LFM3-VL-2B を追加）がマージされた。GitHub のマージ時刻は 2026-10-27T16:06:41Z。動画入力は後で足すとある。10月29日に llama.cpp はビルドしていない。

    llama.cpp PR #31252 (LFM3 text and VL)

  3. 公式 @liquidai が 17:07:45 UTC に X で “Introducing LFM3…” を投稿し、同日のブログと一致する。

    Liquid AI on X: Introducing LFM3 (Oct 27)

  4. Hugging Face が “Build specialized multimodal models with LFM3”（Published October 27, 2026）を公開。6モデル、トライハイブリッド、22T、256K を繰り返し、コレクションと各カードへリンクする。

    Hugging Face blog: Build specialized multimodal models with LFM3

  5. Ollama の v0.40.12 リリースノートは LFM3 のテキスト、VL、音声、omni を列挙し、そのリリースでは lfm3 と d1 2b を Apple ハードウェアでサポートし、Linux と Windows は coming soon と書く。10月29日にそのノートとライブラリページを読んだ。モデルは pull しておらず、その後のプレリリースを全部は読んでいない。

    Ollama v0.40.12 release notes

  6. 確認時、LiquidAI/LFM3-1.7B の lastModified はおよそ 2026-10-28T17:16:37Z。公開発表日は 10月27日のまま。10月28日はカードまたは重みの更新タイムスタンプとして扱う。

    Hugging Face: LiquidAI/LFM3-1.7B model card

10月27日に Liquid が出したもの

Liquid のブログ は LFM3 を、専門化された知能向けの次の Liquid Foundation Model と書く。テキスト、視覚、音声、omni、決定モデルが一つの骨格を共有する。初回は約 2B パラメータ。重みは当日、Hugging Face、Playground、Liquid AI API でオープンウェイトだと Liquid は言い、ローカル実行と微調整のドキュメントを指す。

名前のあるチェックポイントは6つ。LFM3-1.7B（テキスト）、LFM3-VL-2B（視覚。LFM の視覚モデルで初めて動画入力）、LFM3-Audio-2B、LFM3-Omni-2B（Liquid 初の omni）、決定モデル d1-2B と d1-Omni-2B。Hugging Face の表は最後を d1-omni-2B と書く。どちらも LFM3-Omni-2B 上の、音声を扱える決定モデルを指す。Liquid 報告では、Liquid 自身のハイライト比較で LFM3-1.7B は LFM2.5-2.6B より高く、パラメータは 35% 少ない。テキストは 4-bit で約 1 GB。各モデルは単一 GPU で微調整できる、とある。これはベンダーの主張で、再現していない。

当日のパートナーとして Liquid の投稿は Ambarella、AMD、Arm、OpenVINO 経由の Intel、NVIDIA、OpenRouter、Qualcomm AI Hub と GenieX 経由の Qualcomm、Vercel を挙げ、Mercedes-Benz と Shopify を事前テストとして書く。同じページのビルダー名は Hugging Face、llama.cpp、LM Studio、MLX、Ollama、vLLM など。Front はこれを Liquid のパートナー列として記録する。あるスタックが動くかは、日付のあるランタイムページで決まる。

アーキテクチャ（Liquid の記述）

Liquid は LFM3-1.7B-Base をトライハイブリッドと書く。24 層のうち、ゲート付き短畳み込み 13（カーネル 7。LFM2 の 3 から拡大）、256 トークン窓のスライディングウィンドウ注意 5、グローバル注意 6。Hugging Face カード は事後学習テキストを 1.73B、文脈を 256K（入力+出力）、語彙を LFM2.5-8B-A1B と同じ 128,000 とする。ブログはヘッド単位のゲート注意、グローバル層の partial RoPE、sandwich norm も書く。

事前学習は 22T トークン。最後の 3.5T が mid-training で、窓を 256K に上げ、エージェント軌跡とツール呼び出しの比率を増やす。事後学習は4段階：教師あり微調整、混合強化学習、多ドメインの on-policy 蒸留、実ハーネス内のエージェント RL。スマホやノートの見積もりで Liquid が強調するのは、約 1 GB の 4-bit と 256K 窓。スコア表は、第三者が同じハーネスを回すまで各行を Liquid 報告として読む。

同じ Liquid ブログは、テキストの 128K トークン全文脈に KV キャッシュ 1.6 GB が要ると書き、同じ文で Qwen3.5-4B を 4.3 GB、MiniCPM5-2B を 5.6 GB とする。256K は公開された文脈長。約 1 GB は 4-bit 重みの口径。キャッシュは別で、256K 窓は Liquid が印字した 128K キャッシュ数を超えて伸びる。KV キャッシュは測定していない。視覚と音声は起動ページに別のエンコーダ注記がある。Liquid の視覚エンコーダは以前の SigLIP2 経路より計算が少ないと書かれ、音声は因果エンコーダと音声用 LiquidCodec。

ライセンス：LFM Open License v1.0

LFM3-1.7B カードのライセンス名は LFM Open License v1.0。2026年10月29日にその LICENSE を読んだ。第1節は “Threshold” を年間収入 10 million 米ドル（$10,000,000）以上と定義する。第5節は、このライセンス上の商用権はその Threshold を超えないことを条件とし、超える法人の商用は本契約では許諾されないと書く。ファイルが定義する適格非営利の非商用または研究は第5(c)節。Apache 2.0 と MIT は別のライセンス本文である。

Liquid の LFM Open License ユーザーガイド は last updated October 15, 2026。同じ閾値を Liquid の平文で書く。年間収入 $10 million USD 未満は無料の商用、$10 million USD 以上は別の商用ライセンスで、連絡先は sales@liquid.ai。ガイドは Liquid が自社条項を説明したもので、FrontierDot の法律意見ではない。製品を出す、有料サービス向けに微調整する、重みをホストする前に LICENSE とガイドを読む。

Liquid のページの “open-weight” は、チェックポイントがダウンロードでき、微調整と配備ができると会社が言っている、という意味である。商用の閾値は LICENSE とガイドにある。Hugging Face で取れることと、ライセンス名 LFM Open License v1.0 はセットで読む。

スコア（Liquid の報告）

Liquid のブログと LFM3-1.7B カードは、LFM2.5-2.6B、MiniCPM5 2B、Gemma 4 E4B、Qwen3.5 4B、Qwen3.5 9B に対するエージェント、ツール、コーディング、指示追従、知識、長文脈の表を出す。カードが先に挙げる例は LiveClaw 45.60、WebArena-Verified 38.42、BFCL V4 71.39、ToolSandbox 80.36、SWE-bench Verified（OpenCode）43.40、非加重 Average 49.37。同じ Average 行の Qwen3.5 9B は 47.24。視覚、音声、omni、決定の点数は各カードと起動ブログにある。カードは、サイズが小さいためテキストモデルをエージェント的コーディングや複雑な多段推論には推奨せず、知識の重い作業には検索を使えと書く。

読んだカードで Average より上の採点行を数えると、LFM3-1.7B 列が Qwen3.5 9B より高い行は 14、低い行は 15。BFCL V4（71.39 対 62.83）や ToolSandbox（80.36 対 76.41）は高い側。GPQA Diamond（63.37 対 80.40）や RULER 128K（65.56 対 87.11）は低い側。Average は Liquid の算術。14 と 15 は印字セルのこちらの数え方。ハーネスは再実行していない。

カードとブログのサービング注記は GGUF、MLX、ONNX、BF16、FP8、NVFP4 を挙げ、Liquid 自身のエッジと GPU スループット主張を書く。約 1 GB の 4-bit というスマホ／ノートの口径を含む。スループットは自分のスタックで測るまで Liquid 報告。このカードを開く理由はツールとスキーマの行。平均は、Liquid 自身の表で 9B 列に後れる知識と長文脈の行を隠す。

2026-10-29 のランタイム

パートナーのロゴはランタイム表ではない。10月29日に下の公開ページを読み、スタックのインストール、重みの取得、tokens/秒の計測はしていない。後のプレリリースで行は動き得る。この表はその時刻の読書メモである。

ランタイム公開ページの記述していないこと
llama.cppPR #31252 は 2026-10-27T16:06:41Z にマージ。対象は LFM3-1.7B と LFM3-VL-2B。動画入力はまだ後。b11941 のノートは LFM3-Audio-2B と LFM3-Omni-2B を #31257 に記す。2026-10-29 に llama.cpp をビルドまたは実行すること。
Ollamav0.40.12 のノート は lfm3 と d1 2b を Apple ハードウェアとし、Linux と Windows は coming soon。ライブラリ は lfm3 を載せる。モデルを pull すること、または v0.40.12 より後のプレリリースをすべて読むこと。
LM StudioLFM3-1.7B カード は GGUF の隣に LM Studio を書き、llama.cpp と Ollama と並べる。2026-10-29 に LM Studio のカタログを開くこと。

公開週の動画タイトルが言うこと

Liquid 自身のアップロードはラボの宣伝である。Introducing LFM3。同じ週の作者タイトルには Ray Codes の “The 1GB Local AI Agent That Beats Qwen 9B” と、CodeMotion の “This 1GB AI Beat a 9B on Its Own Scoreboard” がある。

それらの作者タイトルは作者の主張である。指しているスコアボードは Liquid の表。LFM3-1.7B カードは、エージェント的コーディングや複雑な多段推論には推奨しないとも書く。ライセンス閾値とモダリティの選び方はタイトルにない。動画をベンチマークにはせず、再生数も数え直していない。

確認できなかったこと

  • いずれの LFM3 の独立ベンチマーク。ブログとカードの数字はすべて Liquid 報告。14 行と 15 行の分割は、Liquid が印字したセルのこちらの数え方。
  • 手元のマシンでの実測 tokens/秒。2026年10月29日に LFM3 は実行していない。
  • v0.40.12 より後の Ollama プレリリースが Apple ハードウェアの文を外したか。読んだのは v0.40.12 のノートとライブラリページ。
  • 2026年10月29日に LM Studio がどの LFM3 チェックポイントを載せていたか。そのカタログは開いていない。
  • 10月27日の発表のあと、LFM3-1.7B リポジトリが 10月28日の lastModified を示した理由。公開日はブログ、Hugging Face ブログ、X から 10月27日。
  • スター数、ダウンロード順位、第三者リーダーボード、YouTube 再生数。これらは数え直した測定ではない。

こちらの判断

LFM3 は同日のエッジ向け実行器の一族である。見る理由は Liquid 自身の表のツールとスキーマ行。知識と長文脈検索は、その表が Qwen3.5 9B に負ける場所だ。GPQA Diamond は 63.37 対 80.40、RULER 128K は 65.56 対 87.11。Liquid の印字行を数えると高い方が 14、低い方が 15。Hugging Face カードは、サイズのため 1.7B をエージェント的コーディングや複雑な多段推論に推奨しないと書く。発表日は 10月27日のまま。10月28日の Hugging Face lastModified は更新時刻で、二度目の発表には別の一次 URL が要る。

モダリティのチェックポイントを選ぶ。Hacker News のスレッド で Liquid の samstevens は、余分なモダリティがない方がまだ強いと書いた。純粋テキストは LFM3-1.7B、テキストと視覚は Omni より LFM3-VL-2B、ASR と TTS は Omni より Audio。これは公開スレッド上のベンダー職員の発言で、第三者リーダーボードではない。Omni を既定にすると、同じスレッドがレーンでまだ勝つと言う専門チェックポイントを捨てる。

Front の関連：Reflection Beam の年表、Meta Muse Spark Open の年表、MiniMax M3.1 Flash の年表、DeepSeek V4.1 Flash 1017 の年表。同月の他の主要オープンウェイトを追う。全投稿は Front ブログ索引。

あわせて読みたい

全記事は新しい順に FrontierDot ブログ一覧 にあります。

よくある質問

Liquid はいつ LFM3 を出したか？

2026年10月27日。根拠は Liquid のブログ、同日の Hugging Face 投稿、@liquidai の Introducing LFM3（17:07:45 UTC）。

初回リリースの LFM3 は何本か？

約 2B が6本。すべて LFM3-1.7B-Base から分岐する。LFM3-1.7B、LFM3-VL-2B、LFM3-Audio-2B、LFM3-Omni-2B、d1-2B、d1-Omni-2B。根拠は Liquid の 10月27日ブログ。

LFM3 のアーキテクチャは何か？

Liquid は、ゲート付き短畳み込み 13、256 トークン窓のスライディングウィンドウ注意 5、グローバル注意 6 のトライハイブリッド（合計 24 層）、事前学習 22T、テキスト文脈 256K と書く。

LFM3 はオープンソースか？

重みは Hugging Face で公開され、ライセンスは LFM Open License v1.0。LICENSE を読む。Apache 2.0 と MIT は別のライセンス本文である。

LFM3-Omni-2B を使うべきか？

モダリティのチェックポイントを選ぶ。Hacker News の 50262229 で Liquid の samstevens は、純粋テキストは LFM3-1.7B が強く、テキストと視覚は LFM3-VL-2B が Omni より強く、ASR と TTS は Audio が Omni より強いと書いた。これはベンダー職員のコメントで、こちらの測定ではない。

LFM3 は商用で無料か？

LICENSE と、last updated October 15, 2026 の Liquid ユーザーガイドを読む。LICENSE は Threshold を年間収入 $10,000,000 以上と定義する。ガイドは、年間収入 $10 million USD 未満は無料の商用、$10 million USD 以上は別の商用ライセンスが要る、と書く。これは Liquid が自社条項を述べたもので、FrontierDot の法律意見ではない。

更新履歴

  • — 同日に深掘り。LICENSE と Liquid のガイドにある LFM Open License v1.0（閾値 $10,000,000）、Hacker News のモダリティ注記、128K での 1.6 GB KV キャッシュ、再ベンチしていないランタイムページ。
  • — 初回公開。Liquid の LFM3 ブログ、Hugging Face ブログと LFM3-1.7B カード、ニュース索引、@liquidai の X を 2026年10月29日（UTC+8）まで確認。

出典