AIREITERLiquid AI собрала текст, зрение, аудио и мультимодальное взаимодействие в шести моделях примерно по 2 миллиарда параметров. Но на собственной странице с тарифами Liquid по состоянию на 27 октября 2026 года отдельной цены для LFM3 нет. Поэтому пока непонятно, станет ли LFM3 недорогим набором моделей для edge-устройств или останется релизом, который нужно скачивать и размещать самостоятельно.
LFM3 вкратце: шесть моделей по 2B и пока без тарифа API
LFM3 — это не одна контрольная точка, а третье поколение семейства foundation-моделей Liquid AI для специализированных on-device-сценариев. Все модели построены на общей базе LFM3-1.7B-Base, предварительно обученной на 22 триллионах токенов. В семейство входят шесть релизов: LFM3-1.7B, LFM3-VL-2B, LFM3-Audio-2B, LFM3-Omni-2B, d1-2B и d1-Omni-2B (анонс).
27 октября я проверил страницу тарифов Liquid AI: отдельной строки для LFM3 там нет. В таблице указаны только тарифы d1, d1-ultra и LFM2.5 — их разберём ниже. В анонсе LFM3 сказано, что веса доступны через Hugging Face, Liquid Playground и Liquid API, однако напрямую проверить сейчас можно только первые два варианта. Новым организациям по-прежнему начисляют $2 бесплатного кредита в Liquid Console (тарифы).
Шесть моделей LFM3: какую выбрать под конкретную задачу
У всех шести чекпойнтов одна базовая архитектура, но набор входных данных и результаты работы различаются.
| Модель | Примерный размер | Входные данные | Результат | Для чего подходит |
|---|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | 1.7B | Текст | Текст | Локальные агенты, вызов инструментов, структурированный вывод |
| LFM3-VL-2B | 1.9B | Текст, изображения, видео | Текст | Понимание изображений и видео, визуальные агенты |
| LFM3-Audio-2B | 2B | Текст, аудио | Текст, речь | Голосовой чат, распознавание, синтез и перевод на 18 языков |
| LFM3-Omni-2B | 2B | Текст, изображения, видео, аудио | Текст, речь | Универсальный мультимодальный ассистент |
| d1-2B | 2B | Текст, изображения, видео | Калиброванные ответы | Классификация, извлечение данных, решения за один проход |
| d1-Omni-2B | 2B | Текст, изображения, видео, аудио | Калиброванные ответы | Мультимодальное восприятие с оценкой уверенности |
LFM3-1.7B поддерживает контекстное окно на 256K токенов и использует трёхкомпонентную гибридную архитектуру из 24 слоёв: 13 слоёв с управляемой короткой свёрткой, 5 слоёв внимания со скользящим окном в 256 токенов и 6 слоёв глобального внимания (анонс). На финальном этапе дообучения, где использовалось ещё 3,5 триллиона токенов, в датасет добавили траектории агентов и вызовы инструментов. Поэтому Liquid позиционирует текстовую модель для таких оболочек, как Hermes Agent, Pi и OpenClaw (анонс). LFM3-VL-2B стала первой vision-моделью Liquid с поддержкой видео, а LFM3-Omni-2B — первой omni-моделью компании, способной одновременно обрабатывать звуковую дорожку и кадры (анонс).
Модели для принятия решений устроены иначе. d1-2B и d1-Omni-2B не генерируют ответ авторегрессионно, а за один прямой проход возвращают калиброванный результат вместе с вероятностями (анонс). По данным производителя, задержка d1-2B составляет 5,7 мс на NVIDIA H100 и 3,8 мс на AMD MI325X. Для d1-Omni-2B эти показатели равны 12,4 и 8,2 мс соответственно при обработке аудиоклипа длительностью 10 секунд (анонс).
Заявления Liquid и то, что можно проверить самостоятельно
Все приведённые ниже результаты получены от Liquid AI. Пока независимых тестов нет, их стоит воспринимать именно как заявления производителя. Источник всех цифр — анонс Liquid.
| Модель | Метрика производителя | Результат LFM3 | Предыдущий / конкурирующий результат |
|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | WebArena-Verified | 38.42 | 3.02 (LFM2.5-2.6B) |
| LFM3-1.7B | Размер / скорость | На 35% меньше параметров, примерно на 25% быстрее на один параметр при 8K по сравнению с LFM2-1.2B | — |
| LFM3-VL-2B | Средний результат по 62 vision-тестам / энкодер | Средний результат 71.4; энкодер на 164M при в 2,2 раза меньшем числе FLOPs | Средний результат 57.6; заявлен паритет энкодера с Qwen3.5-2B |
| LFM3-Audio-2B | UTMOSv2 / задержка | 3.83; минимум 50 мс до первого токена; скорость в 87 раз выше реального времени на CPU M4 Max | 3.22 (LFM2.5-Audio-1.5B) |
| d1-2B | ImajevBench | 75.5 | 64.0 (d1-3B) |
Что удалось проверить напрямую: коллекция LiquidAI LFM3 на Hugging Face содержит все шесть сборок, включая варианты с квантованием, MLX и ONNX. В каталоге LM Studio уже появились варианты LFM3 для настольных компьютеров. При этом оценки лучше воспринимать как ориентир, а не как гарантию результата. Средние баллы скрывают разницу между тестами OCR, grounding и обработки видео, а заявленный размер 1 ГБ для 4-битной версии не включает KV-кэш и накладные расходы приложения.
«Невероятно, насколько быстро сегодня можно всё собрать». — @Nklockiewicz, запустивший LFM3 на iPhone в авиарежиме через MLX/ExecuTorch со скоростью 40 токенов/с (источник)
«Обычно они превосходят ожидания по скорости и интеллекту, но, по моему опыту, пока недостаточно умны для “настоящей работы”». — u/spaceman_, r/LocalLLaMA (источник)
Порог $10M в лицензии: что проверить до коммерческого запуска
Открытая лицензия Liquid AI остаётся бесплатной, пока годовая выручка компании не превышает $10 миллионов (тарифы). Разработчики, исследователи, некоммерческие организации и компании с годовой выручкой ниже $10M могут скачивать, запускать, дообучать и использовать все открытые LFM в продакшене, оставлять fine-tune-модели закрытыми и разворачивать их на мобильных устройствах, edge-системах или собственной инфраструктуре без требований copyleft (тарифы).
Компаниям с выручкой выше $10M нужна платная enterprise-лицензия, стоимость которой зависит от масштаба развёртывания и обсуждается с отделом продаж. Для исследований, образования и некоммерческого использования бесплатный режим сохраняется без ограничения по выручке (тарифы). LFM Open License прекращает бесплатное коммерческое разрешение после достижения этого порога, поэтому перед встраиванием весов в коммерческое приложение стоит отдельно проверить с юристами требования к атрибуции, распространению и экспорту.
Локальный запуск: что на практике означает «1 ГБ»
LFM3-1.7B занимает около 1 ГБ в 4-битном формате, но это только размер весов (анонс). Запущенный процесс дополнительно загружает рантайм, KV-кэш для длинного контекста и энкодеры изображения или аудио. Поэтому закладывайте запас оперативной памяти, особенно для VL- и Omni-версий, если они обрабатывают видеокадры или аудиоклипы.
Начните с LFM3-1.7B, а VL, Audio или Omni подключайте только при реальной необходимости. Перед тестированием проверьте дополнительные зависимости в карточке конкретной модели. Для LFM3 заявлены варианты запуска через Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX и ONNX — ссылки на них есть в коллекции Hugging Face и каталоге LM Studio.
Если пример из карточки модели требует trust_remote_code=True, зафиксируйте hash коммита, изучите код репозитория или сначала запускайте модель в изолированной среде: этот флаг выполняет код, поставляемый вместе с репозиторием. Liquid заявляет поддержку 18 языков для аудио в своём анонсе, но таблицы качества по отдельным языкам там нет. Поэтому качество на неанглийских данных лучше проверить самостоятельно.
Доступ к API: где запускать LFM3 и за что платить
Поддержка LFM3 в API анонсирована, но отдельного тарифа на публичной странице Liquid пока нет. Запросы направляются через Liquid Console, OpenRouter и Vercel AI Gateway (тарифы).
| Модель API, указанная 27 октября | Вход / MTok | Кэшированный вход / MTok | Выход / MTok |
|---|---|---|---|
| d1 | $0.02 | $0.02 | $0.00 |
| d1-ultra | $0.042 | $0.042 | $0.00 |
| LFM2.5-24B-A2B | $0.05 | $0.025 | $0.70 |
| Тарифы на текст для LFM3-1.7B / VL / Audio / Omni | Не указаны | Не указаны | Не указаны |
Пока это и есть главный вывод о цене: LFM3 нужно считать не построчной моделью с оплатой за токены, а самостоятельным вычислительным проектом с затратами на инфраструктуру и разработку. Если какой-либо провайдер уже предлагает LFM3 по токенам, сравните его условия с указанными тарифами d1 и LFM2.5 и уточните, проксирует ли он Liquid Console или обслуживает собственные веса. У d1 выход стоит $0.00 за миллион токенов, поэтому модель может быть особенно интересна для высоконагруженных конвейеров проверки данных.
Частые вопросы о LFM3
Сколько стоит LFM3 API?
По состоянию на 27 октября 2026 года Liquid AI не публикует отдельную цену LFM3 за токен. На публичной странице указаны только тарифы d1, d1-ultra и LFM2.5-24B-A2B.
Можно ли бесплатно использовать LFM3 в коммерческих проектах?
Да, коммерческое использование в продакшене бесплатно для компаний с годовой выручкой менее $10M в рамках LFM Open License. Более крупным компаниям нужна платная enterprise-лицензия.
Запустится ли LFM3 на смартфоне или ноутбуке?
Текстовая версия — да: ей требуется около 1 ГБ в 4-битном формате плюс память под рантайм. Доступны варианты запуска через Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX и ONNX. Для VL, Audio и Omni потребуется больше памяти из-за энкодеров и обработки медиа.
LFM3 лучше Qwen или Gemma для edge-агентов?
В проверенных мной результатах на момент запуска независимого сравнения не было. Заявленные преимущества над Qwen3.5-2B и Qwen2.5-Omni-7B принадлежат Liquid и основаны на тестах производителя (анонс). Перед переходом протестируйте LFM3, Gemma и Qwen на собственной агентской оболочке.
Можно ли дообучить LFM3 на одной видеокарте?
Liquid предоставляет ноутбуки для SFT, DPO, GRPO и продолжения предварительного обучения и утверждает, что все модели можно дообучать на одной GPU (анонс). Требования к объёму VRAM и размеру датасета при этом не опубликованы.
Недорогой приватный специалист или небольшой универсал, которому нужен хороший harness
LFM3 имеет смысл, когда данные должны оставаться на устройстве, медиа нельзя отправлять в облако или стоимость облачных запросов за токены становится слишком высокой. Для широких знаний, длинного творческого рассуждения и стабильного качества без настройки собственной оболочки модель подходит хуже. Скачайте нужный вариант, проверьте его на своих запросах и оборудовании — решение принимайте по этому результату, а не по графику из анонса.