Das Wichtigste in Kürze
- Sechs Open-Weight-Modelle der 2B-Größenklasse auf Basis des gemeinsamen LFM3-1.7B-Base: LFM3-1.7B, VL-2B, Audio-2B, Omni-2B, d1-2B und d1-Omni-2B.
- Neue Tri-Hybrid-Architektur, optimiert für 14 Prozessorklassen auf GPUs, CPUs und NPUs; jedes Modell lässt sich auf einer einzigen GPU feinabstimmen.
- LFM3-1.7B bietet 256K Kontext für tausende parallele Agenten, während LFM3-VL-2B (1,9 Mrd. Parameter) Video-Input versteht und mit dem sechsmal größeren Gemma 4 12B konkurriert.
- Auf Hugging Face direkt als Safetensors, GGUF, ONNX, Apple MLX, FP8 und NVFP4 verfügbar, inklusive Unterstützung in SGLang und Ollama ab dem ersten Tag.
Kurzüberblick
| Entwickler | Liquid AI |
|---|---|
| Modellfamilie | 6 Modelle um 2B Parameter auf LFM3-1.7B-Base |
| Modalitäten | Text (256K), Bild/Video, 18-Sprachen-Audio, Omni, Decision (d1) |
| Formate | Safetensors, GGUF, ONNX, MLX, FP8, NVFP4 |
| Laufzeit & Tuning | Tag-0-Support in SGLang & Ollama; Fine-Tuning auf 1 GPU |
| Kategorie | KI & Modelle |
| Urheber | leonie |
| Offizielle Seite | huggingface.co ↗ |
| Trend-Index | 🔥 24,3 Tsd. Trend-Index |
| Veröffentlicht | |
| Zuletzt aktualisiert |
Sechs 2B-Spezialisten auf einem gemeinsamen Tri-Hybrid-Fundament
Anstelle eines einzigen riesigen Modells bündelt Liquid AI im ersten LFM3-Release sechs kompakte Modelle der Zwei-Milliarden-Parameter-Klasse, die alle auf demselben LFM3-1.7B-Base aufbauen. Die neue Tri-Hybrid-Architektur mit aktualisierten multimodalen Encodern wurde gezielt für 14 Prozessorklassen über GPUs, CPUs und NPUs hinweg abgestimmt.
Das Textmodell LFM3-1.7B verfügt über ein Kontextfenster von 256K Tokens, um tausende kleine Agenten parallel zu betreiben. Das Vision-Language-Modell LFM3-VL-2B verarbeitet mit 1,9 Milliarden Parametern auch Video-Eingaben für räumliches Verständnis und hält laut Liquid AI mit dem sechsmal größeren Gemma 4 12B sowie Gemini 3.5 Flash Lite mit.
Sprachdialog in 18 Sprachen und kalibrierte d1-Entscheidungsmodelle
Für Sprachanwendungen kombiniert LFM3-Audio-2B Spracheingabe und Sprachausgabe mit Tool-Aufrufen und Schlussfolgerungen in 18 Sprachen, während LFM3-Omni-2B als erstes Omni-Modell des Unternehmens Bild, Ton und Text vereint.
Neu hinzu kommen die Entscheidungsmodelle d1-2B und d1-Omni-2B (mit zusätzlichem Audio-Eingang): Sie liefern in einem einzigen Durchgang (Single Pass) streng typisierte Ausgaben samt kalibrierten Wahrscheinlichkeiten und eignen sich damit direkt für Routing-, Klassifikations- und Prüfprozesse.
Fertige Pakete für GGUF, Apple MLX, ONNX und Single-GPU-Tuning
In der Hugging-Face-Sammlung stellt Liquid AI neben den Originalgewichten sofort einsatzbereite Ableger in den Formaten GGUF, ONNX, MLX für Apple Silicon, FP8 und NVFP4 bereit.
SGLang und Ollama unterstützen die LFM3-Reihe bereits ab Veröffentlichungstag, und dank der kompakten 2B-Größe reicht eine einzige GPU aus, um jedes der sechs Modelle für eigene Fachgebiete feinabzustimmen.
Schritt-für-Schritt-Anleitung
LFM3-Sammlung auf Hugging Face öffnen
Nutzen Sie den Button oben, um alle sechs Basis- und Spezialmodelle sowie die quantisierten Pakete einzusehen.
Passendes Modell und Format wählen
Wählen Sie 1.7B für Text, VL-2B für Video, Audio-2B/Omni-2B für Sprache oder d1-2B für typisierte Entscheidungen in GGUF, MLX oder FP8.
Mit Ollama oder SGLang starten
Führen Sie die Modelle lokal per Ollama oder auf Servern mit SGLang aus oder trainieren Sie sie auf einer einzelnen GPU nach.
Häufige Fragen
Welche sechs Modelle gehören zum ersten LFM3-Release?
Enthalten sind LFM3-1.7B (Text), LFM3-VL-2B (Bild und Video), LFM3-Audio-2B (Sprache ein/aus), LFM3-Omni-2B (Bild, Ton, Text) sowie die Entscheidungsmodelle d1-2B und d1-Omni-2B.
Wie groß ist das Kontextfenster von LFM3-1.7B?
Das Textmodell unterstützt bis zu 256K Tokens Kontext.
Wofür sind d1-2B und d1-Omni-2B gedacht?
Es sind Entscheidungsmodelle, die in einem einzigen Durchlauf typisierte Ausgaben und kalibrierte Wahrscheinlichkeiten berechnen; d1-Omni-2B akzeptiert zusätzlich Audio.
In welchen Formaten stehen die Gewichte bereit?
Neben den Standardgewichten gibt es offizielle Pakete für GGUF, ONNX, MLX, FP8 und NVFP4 sowie direkte Unterstützung in Ollama und SGLang.
