Liquid AI представила LFM3 – шесть компактных моделей для текста, изображений, видео и звука с открытыми весами. Первый выпуск – модели примерно на 2 млрд параметров, рассчитанные на локальный запуск и дообучение под конкретные задачи. Что внутри: - LFM3-1.7B – текстовая модель для агентов с контекстом 256K. Веса в 4-битном формате занимают около 1 ГБ. - LFM3-VL-2B – работа с изображениями и видео, документами, графиками и интерфейсами. - LFM3-Audio-2B – распознавание, генерация и перевод речи на 18 языках, понимание звуков и вызов инструментов. - LFM3-Omni-2B – объединяет зрение, слух и голосовые ответы. - d1-2B и d1-Omni-2B – модели для структурированных решений: классификации, извлечения данных, поиска объектов и оценки вероятностей. Архитектура сочетает короткие свёртки, скользящее и глобальное внимание. Базовая модель обучена на 22 трлн токенов. По оценке команды, LFM3-1.7B превосходит LFM2.5-2.6B при числе параметров на 35% меньше. На SWE-bench Verified результат вырос с 18% до 43,4%, на BFCL V4 – с 55,89 до 71,39. Все модели можно дообучать на одной GPU, заявляют разработчики. Доступны базовые и дообученные веса, Playground и API. > Blog: http://liquid.ai/blog/lfm3 > Docs: http://docs.liquid.ai > Open weights: http://huggingface.co/collections/LiquidAI/lfm3 > Playground: http://playground.liquid.ai > API: http://console.liquid.ai > Pipette: http://pipette.liquid.ai > Get in touch for custom fine-tuning: http://liquid.ai/connect