要点まとめ

  • 共通のLFM3-1.7B-Baseを基盤とする2Bクラスの6モデル（1.7B、VL-2B、Audio-2B、Omni-2B、d1-2B、d1-Omni-2B）をオープンウェイトで公開。
  • 新設計のトライハイブリッド構造によりGPU・CPU・NPUの14プロセッサクラス向けに最適化され、単一GPUでのファインチューニングに対応。
  • 19億パラメータのLFM3-VL-2Bは動画入力と空間理解に対応し、6倍サイズのGemma 4 12BやGemini 3.5 Flash Liteに匹敵する性能を発揮。
  • GGUF、ONNX、Apple MLX、FP8、NVFP4形式が用意され、OllamaおよびSGLangで初日から利用可能。

基本情報

開発元Liquid AI
公開モデル数2Bクラスの6モデル（共通基盤 LFM3-1.7B-Base）
対応モダリティテキスト（256K）、画像・動画、18言語音声、Omni、意思決定
配布フォーマットSafetensors、GGUF、ONNX、MLX、FP8、NVFP4
推論・学習環境SGLang・Ollama初日対応 / 単一GPUでファインチューニング可能
カテゴリAI・新モデル
作者・提供元leonie
公式サイトhuggingface.co ↗
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公開日
最終更新

共通の1.7B基盤から派生した6つの2Bクラスモデル

Liquid AIが公開したLFM3シリーズ第1弾は、新しいトライハイブリッド（tri-hybrid）アーキテクチャとマルチモーダルエンコーダを備えた6つの2Bクラスモデルで構成されています。すべてのモデルが共通の「LFM3-1.7B-Base」をベースにしており、GPU・CPU・NPUにまたがる14種類のプロセッサクラスで高速に動作するよう設計されています。

テキストモデルの「LFM3-1.7B」は256Kのコンテキスト長を備え、数千個の小型エージェントを並列稼働させる用途に向いています。また、19億パラメータの視覚言語モデル「LFM3-VL-2B」は動画入力と空間理解をサポートし、6倍の規模を持つGemma 4 12BやGemini 3.5 Flash Liteと互角に競える性能を実現しています。

18言語の音声対話モデルと確率出力を備えた意思決定モデル「d1」

音声特化の「LFM3-Audio-2B」は音声入力と音声出力の両方をサポートし、18言語でのボイスチャット、推論、ツール呼び出しをこなします。さらに「LFM3-Omni-2B」はLiquid AI初のオムニモデルとして、視覚・音声・言語を1つのモデルに統合しています。

これに加え、新しいタイプの意思決定モデル「d1-2B」と音声入力対応の「d1-Omni-2B」も同時公開されました。これらは1回のパスで型付き出力（typed outputs）とキャリブレーション済みの確率を返す設計になっており、ルーティングや分類タスクにそのまま組み込めます。

単一GPUでの微調整とGGUF・MLX・Ollamaへの初日対応

Hugging FaceのLiquidAIコレクションでは、標準ウェイトだけでなくGGUF、ONNX、Mac向けのMLX、FP8、NVFP4の各量子化フォーマットが最初から提供されています。

SGLangとOllamaがリリース初日から対応しているため、手元のPCからサーバー環境まで即座に導入でき、1枚のGPUがあれば独自ドメイン向けの専門モデルへファインチューニングすることも可能です。

ステップ別ガイド

  1. Hugging FaceのLFM3コレクションを開く

    上部のボタンからLiquidAIの公式コレクションページへ移動し、6つのモデルと量子化版を確認します。

  2. 用途とハードウェアに合わせてモデルを選ぶ

    テキストならLFM3-1.7B、動画・画像ならVL-2B、音声ならAudio-2B、構造化判定ならd1-2Bを選びます。

  3. OllamaまたはSGLangで実行・単一GPUで微調整

    GGUFやMLXを使ってローカルで動かすか、1枚のGPUで自社タスク向けにファインチューニングします。

よくある質問

LFM3シリーズにはどのモデルが含まれていますか？

LFM3-1.7B、LFM3-VL-2B、LFM3-Audio-2B、LFM3-Omni-2B、および意思決定モデルのd1-2B、d1-Omni-2Bの計6モデルです。

LFM3-1.7Bのコンテキストウィンドウはどのくらいですか？

最大256Kトークンのコンテキスト長に対応しています。

d1-2Bとd1-Omni-2Bはどのようなモデルですか？

1回の推論パスで型付きの出力と較正済みの確率を返す意思決定モデルで、d1-Omni-2Bはさらに音声入力にも対応しています。

ローカル環境やMacでも動かせますか？

はい。GGUF、ONNX、MLX、FP8、NVFP4形式が公開されており、OllamaとSGLangに初日から対応しています。