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Liquid LFM3 开放权重时间线：同一三混合骨干上的六个约 2B 模型（2026年10月27日）

持续更新的时间线 · 最后更新于 · 更新记录共 2 条

10 月 27 日，Liquid 发布六个约 2B 的 LFM3 模型，权重当天就在 Hugging Face。把它读成边缘执行器家族。工具行是 Liquid 自报。许可证名称是 LFM Open License v1.0。

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Liquid AI 于 2026 年 10 月 27 日发布 LFM3：六个约 2B 的开放权重检查点，均从 LFM3-1.7B-Base 分出，许可证为 LFM Open License v1.0。LICENSE 文件把商业使用 Threshold 定义为年收入 $10,000,000。卡上的工具分数是 Liquid 自报，卡上写明 1.7B 文本模型不建议用于智能体编程或复杂多步推理。

2026-10-29（UTC+8）读过：Liquid 10 月 27 日博客 liquid.ai/blog/lfm3（含 1.6 GB KV 缓存那句）、Hugging Face 博文 “Build specialized multimodal models with LFM3”（Published October 27, 2026）、LiquidAI/LFM3-1.7B 模型卡及其 LICENSE（LFM Open License v1.0）、Liquid 许可证指南（last updated October 15, 2026）、Hacker News 帖 item?id=50262229、llama.cpp PR #31252、Ollama v0.40.12 发布说明，以及 @liquidai 的 Introducing LFM3（created 2026-10-27T17:07:45.000Z）。X 时间为 X 所报 UTC。架构主张与基准分数均为 Liquid 自报。我们没有运行这些模型。

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  1. Liquid AI 发布 “Introducing LFM3: Every Modality for Specialized Intelligence”，日期 OCT 27, 2026。文中描述从 LFM3-1.7B-Base 分支、约 2B 参数的多模态家族、新三混合架构、22T 预训练词元、文本模型 256K 上下文、4-bit 约 1 GB，以及六个模型：LFM3-1.7B、LFM3-VL-2B、LFM3-Audio-2B、LFM3-Omni-2B、d1-2B 与 d1-Omni-2B。base 与后训练模型以开放权重提供于 Hugging Face、Liquid Playground 与 Liquid AI API。

    Liquid AI blog: Introducing LFM3

  2. llama.cpp 拉取请求 #31252（加入 LiquidAI/LFM3-1.7B 与 LiquidAI/LFM3-VL-2B）已合并。GitHub 记录合并时间为 2026-10-27T16:06:41Z。该请求写明视频输入支持稍后才加。我们在 10 月 29 日没有编译 llama.cpp。

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

  3. 官方账号 @liquidai 于 17:07:45 UTC 在 X 上发帖 “Introducing LFM3…”，与当日博客公告一致。

    Liquid AI on X: Introducing LFM3 (Oct 27)

  4. Hugging Face 发布 “Build specialized multimodal models with LFM3”，标注 Published October 27, 2026。该文重述六模型家族、三混合层配比、22T 预训练与 256K 上下文，并链到 LFM3 合集与各模型卡。

    Hugging Face blog: Build specialized multimodal models with LFM3

  5. Ollama 的 v0.40.12 发布说明列出 LFM3 的文本、VL、音频与 omni，并写明该版本在 Apple 硬件上支持 lfm3 与 d1 2b，Linux 与 Windows 支持写的是 coming soon。我们在 10 月 29 日读了这些说明和库页面。我们没有拉取模型，也没有逐份阅读之后的每个预发布。

    Ollama v0.40.12 release notes

  6. 我们核查时，LiquidAI/LFM3-1.7B 仓库 API 的 lastModified 约为 2026-10-28T17:16:37Z。公开发布日仍是 10 月 27 日。把 10 月 28 日视为模型卡或权重刷新时间戳。

    Hugging Face: LiquidAI/LFM3-1.7B model card

Liquid 在 10 月 27 日交付了什么

Liquid 博文 把 LFM3 写成面向专项智能的下一代 Liquid Foundation Model：按多模态设计，文本、视觉、音频、omni 与决策模型共用一条骨干。首发覆盖约 2B 参数量级。Liquid 称权重同日在 Hugging Face、其 Playground 与 Liquid AI API 上以开放权重提供，并指向本地运行与微调文档。

六个命名检查点是 LFM3-1.7B（文本）、LFM3-VL-2B（视觉，含 LFM 视觉模型首次的视频输入）、LFM3-Audio-2B、LFM3-Omni-2B（Liquid 的第一个 omni 模型），以及决策模型 d1-2B 与 d1-Omni-2B。Hugging Face 博文表格把后者写成 d1-omni-2B；两种写法都指建在 LFM3-Omni-2B 上、能处理音频的决策模型。Liquid 自报：在 Liquid 自己的亮点对照里，LFM3-1.7B 高于 LFM2.5-2.6B，同时参数少 35%；文本模型 4-bit 约 1 GB；每个模型可在单块 GPU 上微调。这些是厂商主张。我们没有复现。

Liquid 帖上的首日合作方包括 Ambarella、AMD、Arm、经由 OpenVINO 的 Intel、NVIDIA、OpenRouter、经由 Qualcomm AI Hub 与 GenieX 的 Qualcomm，以及 Vercel；Mercedes-Benz 与 Shopify 被写为预发布测试。同一页的构建生态名字包括 Hugging Face、llama.cpp、LM Studio、MLX、Ollama、vLLM 等。Front 把这些记为 Liquid 的合作方名单。某个栈是否可用，要看带日期的运行时页面。

架构：按 Liquid 的描述

Liquid 把 LFM3-1.7B-Base 描述为三混合堆栈：24 层，其中 13 层门控短卷积（核大小 7，高于 LFM2 的 3）、5 层 256 词元窗口的滑动窗口注意力，以及 6 层全局注意力。Hugging Face 模型卡 列出后训练文本模型 1.73B 参数、256K 词元上下文（输入加输出），以及与 LFM2.5-8B-A1B 相同的 128,000 词表。博文还写了按头门控注意力、全局层上的 partial RoPE，以及 sandwich norm。

预训练写明为 22T 词元，最后 3.5T 为 mid-training，把上下文提到 256K，并加大智能体轨迹与工具调用比重。后训练分四阶段：监督微调、混合强化学习、多域 on-policy 蒸馏，以及真实 harness 里的智能体 RL。估算手机或笔记本部署时，Liquid 强调的数字是约 1 GB 的 4-bit 体积和 256K 窗口。读分数表时，每一行都先当作 Liquid 自报，直到第三方重跑同一 harness。

同一篇 Liquid 博客写明：文本模型完整 128K 词元上下文需要 1.6 GB KV 缓存，同句给出 Qwen3.5-4B 的 4.3 GB 与 MiniCPM5-2B 的 5.6 GB。256K 是公布的上下文长度。约 1 GB 是 4-bit 权重口径。缓存另计，256K 窗口会超过 Liquid 印出的 128K 缓存数字。我们没有测量 KV 缓存。视觉与音频在发布页上另有编码器说明：Liquid 视觉编码器被写成比先前 SigLIP2 路径更省算力，音频路径是因果编码器加用于语音的 LiquidCodec。

许可证：LFM Open License v1.0

LFM3-1.7B 模型卡把许可证标为 LFM Open License v1.0。我们在 2026 年 10 月 29 日读了该 LICENSE 文件。第 1 节把 “Threshold” 定义为年收入 10 million 美元（$10,000,000）或以上。第 5 节写明：本许可证下的商业使用权以不超过该 Threshold 为条件；超过该门槛的法律实体的商业使用，不在本协议许可范围内。文件所定义的合格非营利组织，其非商业或研究用途写在第 5(c) 节。Apache 2.0 与 MIT 是另一套许可证文本。

Liquid 的 LFM Open License 用户指南 标注 last updated October 15, 2026，用 Liquid 的白话重述同一门槛：年收入低于 $10 million USD 可免费商用；达到 $10 million USD 或以上需要另行商业许可，联系 sales@liquid.ai。该指南是 Liquid 对自己条款的说明。这不是 FrontierDot 的法律意见。在你交付产品、为付费服务微调，或托管这些权重之前，先读 LICENSE 文件和这份指南。

Liquid 页面上的 “open-weight” 指检查点可下载，且公司称你可以微调并部署。商业门槛写在 LICENSE 文件和那份指南里。Hugging Face 上可下载，要和 LFM Open License v1.0 这个名字一起读。

分数：按 Liquid 自己的报告

Liquid 博客与 LFM3-1.7B 模型卡公布了对照 LFM2.5-2.6B、MiniCPM5 2B、Gemma 4 E4B、Qwen3.5 4B 与 Qwen3.5 9B 的智能体、工具、编程、指令遵循、知识与长上下文表。卡上领先列出的例子包括 LiveClaw 45.60、WebArena-Verified 38.42、BFCL V4 71.39、ToolSandbox 80.36、SWE-bench Verified（OpenCode）43.40，以及未加权 Average 49.37。同一 Average 行把 Qwen3.5 9B 列为 47.24。视觉、音频、omni 与决策分数见各自模型卡与发布博文。卡上写明：因体积小，文本模型不建议用于智能体编程或复杂多步推理；知识密集任务应使用检索或搜索。

按我们读到的卡，Average 上方的计分行里，LFM3-1.7B 列高于 Qwen3.5 9B 的有 14 行，低于的有 15 行。工具行如 BFCL V4（71.39 对 62.83）与 ToolSandbox（80.36 对 76.41）在较高的一组。知识与长上下文行如 GPQA Diamond（63.37 对 80.40）与 RULER 128K（65.56 对 87.11）在较低的一组。Average 是 Liquid 的算术。14 与 15 是我们对这些印出单元格的计数。我们没有重跑 harness。

卡与博客上的服务说明列出 GGUF、MLX、ONNX、BF16、FP8 与 NVFP4 路径，并给出 Liquid 自己的端侧与 GPU 吞吐主张，包括约 1 GB 的 4-bit 手机或笔记本口径。吞吐数字在你自己的栈上测到之前，都当作 Liquid 自报。打开这张卡的理由是工具与 schema 行。平均分盖住了 Liquid 自己的表里落后于 9B 列的知识与长上下文行。

2026-10-29 的运行时实况

合作方徽标不是运行时矩阵。10 月 29 日我们读了下面的公开页面，没有安装这些栈、没有拉取权重，也没有计时每秒词元。之后的预发布可能改动某一行。这张表是那一小时的阅读笔记。

运行时公开页面写了什么我们没有做的
llama.cppPR #31252 于 2026-10-27T16:06:41Z 合并，覆盖 LFM3-1.7B 与 LFM3-VL-2B，视频输入仍在之后。b11941 的说明把 LFM3-Audio-2B 与 LFM3-Omni-2B 记在 #31257。在 2026-10-29 编译或运行 llama.cpp。
Ollamav0.40.12 说明 写明 lfm3 与 d1 2b 在 Apple 硬件上可用，Linux 与 Windows 为 coming soon。库页面 列出了 lfm3。拉取模型，或阅读 v0.40.12 之后的每一个预发布。
LM StudioLFM3-1.7B 模型卡 在 GGUF 旁写了 LM Studio，并与 llama.cpp、Ollama 并列。在 2026-10-29 打开 LM Studio 的目录。

发布周视频标题在主张什么

Liquid 自己的上传是实验室营销：Introducing LFM3。同一周的创作者标题包括 Ray Codes 的 “The 1GB Local AI Agent That Beats Qwen 9B”，以及 CodeMotion 的 “This 1GB AI Beat a 9B on Its Own Scoreboard”。

这些创作者标题是创作者主张。它们指向的记分牌是 Liquid 的表。LFM3-1.7B 卡上还写明该模型不建议用于智能体编程或复杂多步推理。许可证门槛和模态选择没有出现在标题里。我们没有把这些视频当成基准，也没有重数播放量。

我们无法核实的

  • 任何 LFM3 模型的独立基准分数。博客与模型卡上的每个数字都是 Liquid 自报。14 行与 15 行的拆分是我们对 Liquid 印出单元格的计数。
  • 我们机器上的实时每秒词元。我们没有在 2026 年 10 月 29 日运行 LFM3。
  • v0.40.12 之后的 Ollama 预发布是否删掉了 Apple 硬件那句。我们读的是 v0.40.12 说明和库页面。
  • 2026 年 10 月 29 日 LM Studio 列出了哪些 LFM3 检查点。我们没有打开那个目录。
  • 为何 LFM3-1.7B 仓库在 10 月 27 日宣布之后出现 10 月 28 日的 lastModified。我们按博客、Hugging Face 博文与 X 帖把公开发布定在 10 月 27 日。
  • 星标数、下载排名、第三方榜单位次，以及 YouTube 播放量。这些都不是我们重新数过的测量。

我们的看法

LFM3 是同日交付的边缘执行器家族。值得看的是 Liquid 自己表上的工具与 schema 行。知识与长上下文检索是这张表输给 Qwen3.5 9B 的地方：GPQA Diamond 63.37 对 80.40，RULER 128K 65.56 对 87.11，落在对 Liquid 印出各行的 14 高、15 低计数里。Hugging Face 卡写明 1.7B 模型因体积不建议用于智能体编程或复杂多步推理。发布日保持 10 月 27 日。10 月 28 日的 Hugging Face lastModified 是刷新时间；若有第二次发布，需要它自己的一手 URL。

按模态选检查点。在 Hacker News 帖 里，Liquid 的 samstevens 写道：不加额外模态时模型仍然更强：纯文本用 LFM3-1.7B，文本加视觉用 LFM3-VL-2B 而不是 Omni，ASR 与 TTS 用 Audio 模型而不是 Omni。这条评论是公开帖上的厂商员工陈述，不是第三方排行榜。默认 Omni，会丢掉同一帖所说仍在该通道领先的专用检查点。

Front 上的相关阅读：Reflection Beam 时间线、Meta Muse Spark Open 时间线、MiniMax M3.1 Flash 时间线 与 DeepSeek V4.1 Flash 1017 时间线 跟踪同月其他主要开放权重投放。全部文章见 Front 博客索引。

继续阅读

全部文章按时间倒序排列在 FrontierDot 博客首页。

常见问题

Liquid 何时发布了 LFM3？

2026 年 10 月 27 日，依据 Liquid 博客、同日的 Hugging Face 发布帖，以及 @liquidai 于 17:07:45 UTC 的 Introducing LFM3 帖。

首发有多少个 LFM3 模型？

六个约 2B 的模型，均从 LFM3-1.7B-Base 分支：LFM3-1.7B、LFM3-VL-2B、LFM3-Audio-2B、LFM3-Omni-2B、d1-2B 与 d1-Omni-2B，依据 Liquid 10 月 27 日博客。

LFM3 的架构是什么？

Liquid 描述为 13 层门控短卷积、5 层 256 词元窗口的滑动窗口注意力与 6 层全局注意力的三混合（共 24 层），预训练 22T 词元，文本上下文 256K。

LFM3 是开源的吗？

权重在 Hugging Face 上公开，许可证为 LFM Open License v1.0。请阅读 LICENSE 文件。Apache 2.0 与 MIT 是另一套许可证文本。

应该使用 LFM3-Omni-2B 吗？

按模态选检查点。在 Hacker News 帖 50262229 上，Liquid 的 samstevens 写道：纯文本上 LFM3-1.7B 更强，文本与视觉上 LFM3-VL-2B 强于 Omni，ASR 与 TTS 上 Audio 模型强于 Omni。这是厂商员工评论，不是我们的测量。

LFM3 可以免费商用吗？

请阅读 LICENSE 文件和 Liquid 的用户指南，指南标注 last updated October 15, 2026。LICENSE 把 Threshold 定义为年收入 $10,000,000 或以上。指南写明：年收入低于 $10 million USD 可免费商用；达到 $10 million USD 或以上需要另行商业许可。这是 Liquid 对自己条款的陈述，不是 FrontierDot 的法律意见。

更新记录

  • — 同日加深：按 LICENSE 文件与 Liquid 指南写出 LFM Open License v1.0（门槛 $10,000,000），补上 Hacker News 的模态说明、Liquid 在 128K 的 1.6 GB KV 缓存数字，以及我们没有复测的运行时页面。
  • — 首次发布。已核查 Liquid 的 LFM3 博客、Hugging Face 博文与 LFM3-1.7B 模型卡、Liquid 新闻索引，以及 @liquidai 的 X 帖，截至 2026 年 10 月 29 日（UTC+8）。

来源