Liquid AI发布LFM3系列，主打企业设备端部署

Liquid AI于10月27日发布LFM3系列紧凑模型，共六个版本，覆盖语言、视觉、语音和结构化决策。该系列以17亿参数为基础，专用版本约20亿参数，企业可使用单张GPU进行定制，并部署在终端设备、私有服务器或云端。

LFM3系列包括文本模型LFM3-1.7B、视觉模型LFM3-VL-2B、音频模型LFM3-Audio-2B、多模态模型LFM3-Omni-2B，以及面向结构化决策的d1-2B和d1-Omni-2B。Liquid称其采用三混合架构，结合卷积层与注意力机制，预训练数据规模为22万亿tokens。

Liquid公布的测试结果显示，LFM3-1.7B在WebArena-Verified浏览器自动化任务中得分38.42，高于Qwen3.5-9B的28.94；在AutomationBench公开评测中得分41.29，高于Qwen3.5-9B的15.10。但该公司也承认，更大模型在智能体编码和知识任务上仍然占优，LFM3-1.7B文档建议不要将其用于智能体编码或复杂多步推理。

API定价方面，Liquid控制台显示LFM3-1.7B文本模型每百万输入tokens为0.08美元，每百万输出tokens为0.20美元，缓存输入为0.02美元。该公司表示，所列模型均采用零数据留存策略，提交内容不会被保留或用于训练。梅赛德斯-奔驰和Shopify参与了发布前的测试与评估，但公告未提供独立验证的基准结果。

许可方面，LFM3-1.7B采用Liquid开放许可v1.0，年收入超过1000万美元的企业商用需另行签订协议。Liquid表示，本地部署可避免按token计费，但仍需考虑许可、硬件、电力和运维成本。