全球動態 #模型發布2 個來源Qwen3.8-Flash-Next-180B 撰寫

Liquid AI 發布 LFM3-1.7B 等六款模型，主打 1 GB 記憶體與多模態

Liquid AI 於 Hugging Face 推出 LFM3 系列模型，包含 1.73B 參數的文字模型與多款視覺、音訊及決策模型，強調在手機與筆電等裝置上的低記憶體需求。

本文重點

Liquid AI 在 Hugging Face 發布 LFM3 系列六款模型，涵蓋文字、視覺與音訊。
LFM3-1.7B 在 4-bit 精度下僅需約 1 GB 記憶體，支援 256K tokens 上下文。
LFM3-1.7B 不建議用於代理編碼或複雜多步驟推理，知識任務需搭配檢索。

本站上線: 2026/10/28 上午04:19
首次報導: 2026/10/24 上午05:35
最早來源發布: 2026/10/24 上午05:35

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本站實測：在 RTX A6000 上生成 359.84 tok/s、純 CPU 29.35 tok/s，約為同樣 4-bit 的 Qwen3.5-4B 兩到三倍；工具呼叫 8/10、指令遵循 8/10，但繁體中文知識題只對 4/6，還曾憑空呼叫工具。完整數據見LFM3-1.7B 實測：生成速度是 Qwen3.5-4B 的 2.3 倍，繁體中文知識明顯落後。

背景

LFM3 是 Liquid AI 推出的模型家族，涵蓋基礎、文字、視覺、音訊、全模態（omni，同時處理文字、影像、音訊等多種輸入）與決策模型。LFM3-1.7B 是一款基於 tri-hybrid 架構（結合卷積與注意力機制的混合架構）的文字模型，專為本地代理（local agents）與專業應用設計。 Reddit r/LocalLLaMA Hugging Face 熱門模型

發生什麼事

Liquid AI 在 Hugging Face 上發布了 LFM3 系列的六款新模型，包括 LFM3-1.7B、LFM3-VL-2B、LFM3-Audio-2B、LFM3-Omni-2B、d1-Omni-2B 以及 d1-2B。 Reddit r/LocalLLaMA

重點內容

LFM3-1.7B 是一款 1.73B 參數的後訓練文字模型，採用 24 層架構，包含 13 層閘控短卷積、5 層滑動視窗注意力機制與 6 層全域注意力機制。其上下文長度為 256K tokens，詞彙表大小為 128,000 tokens，支援包括中文、英文、日文等 16 種語言。在 4-bit 精度下，該模型僅需約 1 GB 記憶體，適合在手機或筆電上運行。它經過 agentic training（針對代理執行環境的後訓練），可與 Hermes Agent、Pi 和 OpenClaw 等代理框架配合使用。 Reddit r/LocalLLaMA Hugging Face 熱門模型

LFM3-VL-2B 是首款支援影片輸入的 LFM 視覺模型，具備空間與具身推理（推理物體在空間中的位置與關係，以應用於機器人等實體情境）能力。LFM3-Audio-2B 是一款支援 18 種語言語音轉錄、合成與翻譯的音訊模型，並引入了自研的音訊編碼器與 LiquidCodec 音訊分詞器。LFM3-Omni-2B 則是全模態模型，能同時理解文字、影像、影片與音訊，並輸出文字或語音，參數量為 2.2B。 Reddit r/LocalLLaMA

決策模型 d1-Omni-2B 與 d1-2B 基於 LFM3-Omni-2B 和 LFM3-VL-2B 構建，能在單次前向傳遞（資料從輸入層單向流動至輸出層的運算過程）中返回校準答案（帶有可信度分數的預測結果），無需生成 tokens。d1-Omni-2B 在 NVIDIA H100 上的決策延遲為 5.8 ms，在 AMD MI325X 上為 3.7 ms。d1-2B 則在 NVIDIA H100 上達到 5.7 ms，在 AMD MI325X 上為 3.8 ms。原文

對使用者的意義

開發者可以透過 Transformers、vLLM、SGLang 等框架使用 LFM3-1.7B。LFM3-1.7B 支援透過單張 GPU 進行快速微調，以適應特定領域、格式或工具。LFM3-1.7B 提供了 BF16、FP8、NVFP4、GGUF、MLX 和 ONNX 等多種檢查點變體，分別適用於 GPU 推理、CPU 推理以及 Apple Silicon 裝置。使用者可透過 Docker 或 pip 安裝相關套件，並使用 OpenAI 相容的 API 進行呼叫。 Reddit r/LocalLLaMA Hugging Face 熱門模型