// AI 新闻 · 2026-10-28 · Hugging Face Blog
Liquid AI 推出 LFM3 多模态基础模型
Liquid AI 在 Hugging Face 平台发布新一代 Liquid Foundation Models（LFM3），基于统一骨干架构构建文本、视觉、音频及决策等六种模态的 2B 参数模型。该系列模型支持在单个 GPU 上进行微调，并可部署于边缘设备，适用于本地化智能体应用。
原文发布 2026-10-28 01:16（北京时间）来源 Hugging Face Blog自动整理 · 已核对原文
01摘要
LFM3-1.7B-Base 模型采用三混合层结构，包含短卷积、滑动窗口注意力与全局注意力，结合硬件协同优化设计，实现更高效的推理性能。其在长上下文场景下表现优于前代模型，参数效率提升 35%，在 8K 令牌上下文任务中速度提升约 25%。视觉与音频模块新增自研编码器，视频输入支持帧对采样处理，音频编码器实现 50ms 首令牌延迟，语音解码达 87 倍实时性，显著降低边缘端延迟。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- LFM3 提供文本、视觉、音频、多模态及决策五类模型，统一基于 2B 参数骨干架构，支持在单 GPU 上微调并本地部署。
- LFM3-1.7B-Base 采用三混合层结构与硬件协同架构，在参数效率上较 LFM2 提升 35%，长上下文推理速度提升约 25%。
- 视觉模型首次支持视频输入，音频模型实现 50ms 首令牌延迟和 87 倍实时语音解码，计算开销降低 3 倍以上。
- 所有模型均从 LFM3-1.7B-Base 分支，可针对具体任务进行定制化微调，适用于本地智能体与工具调用场景。
03原文出处
Build specialized multimodal models with LFM3
Hugging Face Blog · 发布于 2026-10-28 01:16（北京时间） · 上方为原标题
另有 2 家报道
05同主题新闻
出自智图 AI 新闻：从 1100 多个官方与媒体信源采集。摘要只转述原文内容，详情请看原文。 全部 AI 新闻 · 今日