AIREITERLiquid AI 的 LFM3 把文字、視覺、音訊與全模態互動整合進六款約 20 億參數的模型，但截至 2026 年 10 月 27 日，Liquid 自家的定價頁仍看不到 LFM3 費率。這個缺口，直接影響 LFM3 現在究竟是平價的邊緣運算專用模型，還是只能自行下載、部署與維護的版本。
LFM3 一句話看懂：六款 2B 專用模型，API 價格尚未公布
LFM3 不是單一模型檢查點，而是 Liquid AI 第三代、主打裝置端專用智慧的基礎模型家族。全系列共用以 22 兆個 token 預訓練的 LFM3-1.7B-Base 骨幹，並推出六款模型：LFM3-1.7B、LFM3-VL-2B、LFM3-Audio-2B、LFM3-Omni-2B、d1-2B 與 d1-Omni-2B（官方公告）。
我在 10 月 27 日查閱了 Liquid AI 定價頁：頁面沒有 LFM3 項目，只有下方表格中的 d1、d1-ultra 與 LFM2.5 費率。LFM3 公告表示，模型權重可透過 Hugging Face、Liquid Playground 與 Liquid API 取得，但目前能直接確認的只有前兩者。新組織仍可獲得 2 美元的 Liquid Console 免費額度（定價頁）。
六款模型怎麼選：依任務挑對版本
六款 LFM3 檢查點共用同一個骨幹，但各自支援的輸入與輸出形式不同。
| 模型 | 約略規模 | 輸入 | 輸出 | 適合用途 |
|---|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | 1.7B | 文字 | 文字 | 本機代理、工具呼叫、結構化輸出 |
| LFM3-VL-2B | 1.9B | 文字、圖片、影片 | 文字 | 圖片與影片理解、視覺代理 |
| LFM3-Audio-2B | 2B | 文字、音訊 | 文字、語音 | 語音聊天、辨識、合成，以及 18 種語言翻譯 |
| LFM3-Omni-2B | 2B | 文字、圖片、影片、音訊 | 文字、語音 | 統一型多模態助理 |
| d1-2B | 2B | 文字、圖片、影片 | 校準答案 | 分類、擷取、單次決策 |
| d1-Omni-2B | 2B | 文字、圖片、影片、音訊 | 校準答案 | 搭配信心分數的多模態感知 |
LFM3-1.7B 擁有 256K token 的上下文視窗，採用由 24 層組成的三混合架構：13 層閘控短卷積、5 層搭配 256 token 視窗的滑動視窗注意力，以及 6 層全域注意力（官方公告）。最後 3.5 兆 token 的中期訓練加入了代理軌跡與工具呼叫，這也解釋了 Liquid 為何將文字模型定位在 Hermes Agent、Pi 與 OpenClaw 類型的執行框架上（官方公告）。LFM3-VL-2B 是 Liquid 首款支援影片輸入的視覺模型；LFM3-Omni-2B 則是其首款全模態模型，能同時處理音軌與影格（官方公告）。
決策模型的運作方式和其他版本不同。d1-2B 與 d1-Omni-2B 不採用自回歸生成，而是在一次前向傳播中直接回傳帶有機率的校準答案（官方公告）。依廠商公布的數據，d1-2B 在 NVIDIA H100 上的決策延遲為 5.7 ms，在 AMD MI325X 上為 3.8 ms；d1-Omni-2B 搭配 10 秒音訊片段時，延遲則分別升至 12.4 ms 與 8.2 ms（官方公告）。
哪些是 Liquid 的宣稱，哪些已能自行確認
Liquid AI 公布的基準數據都來自廠商自身測試；在獨立測試出現前，應先把它們視為廠商宣稱。以下所有數字均來自 Liquid 的公告。
| 模型 | 廠商公布指標 | LFM3 數據 | 前代／競品數據 |
|---|---|---|---|
| LFM3-1.7B | WebArena-Verified | 38.42 | 3.02（LFM2.5-2.6B） |
| LFM3-1.7B | 規模／速度 | 參數少 35%，8K 上下文下每個參數約快 25%，相較 LFM2-1.2B | — |
| LFM3-VL-2B | 62 項視覺平均／編碼器 | 平均 71.4；編碼器 164M，FLOPs 少 2.2 倍 | 平均 57.6；宣稱與 Qwen3.5-2B 編碼器持平 |
| LFM3-Audio-2B | UTMOSv2／延遲 | 3.83；首個 token 最短 50 ms；在 M4 Max CPU 上達到即時速度的 87 倍 | 3.22（LFM2.5-Audio-1.5B） |
| d1-2B | ImajevBench | 75.5 | 64.0（d1-3B） |
我能直接確認的是：Hugging Face 上的 LiquidAI LFM3 collection 已列出六款模型，並提供量化、MLX 與 ONNX 版本；LM Studio 的模型目錄也已經出現 LFM3 桌面版本。至於分數，適合拿來看方向，不宜當成保證。綜合平均值會掩蓋 OCR、定位與影片測試的差異，而 4-bit 的 1GB 數字也不包含 KV cache 與應用程式額外開銷。
「現在做出東西的速度真的快得誇張。」——@Nklockiewicz，透過 MLX／ExecuTorch 在飛航模式的 iPhone 上執行 LFM3，速度達 40 tok/s（來源）
「以速度和智慧程度來說，它們通常都超出自身規模的表現，但以我的經驗，它們還不夠聰明，無法處理『真正的工作』。」——r/LocalLLaMA 的 u/spaceman_（來源）
正式上線前，先看懂 1,000 萬美元授權門檻
Liquid AI 的開放權重授權，在公司年營收超過 1,000 萬美元前免費（定價頁）。年營收低於 1,000 萬美元的開發者、研究人員、非營利組織與企業，都可以下載、執行、微調並將所有開放式 LFM 用於正式環境；微調版本也能維持私有，還可部署到行動裝置、邊緣設備或自有環境，且不需要遵守 copyleft 要求（定價頁）。
年營收超過 1,000 萬美元的企業，需要購買企業授權，價格則依部署規模由業務團隊報價。研究、教育與非營利用途不受營收上限限制，仍可免費使用（定價頁）。LFM Open License 在達到這個門檻後，便不再提供免費商業授權；若要把模型權重嵌入商業應用，正式整合前仍應請法律顧問確認署名、再散布與出口條款。
本機執行的實際需求：1GB 只是起點
LFM3-1.7B 的 4-bit 版本約需 1GB，但這只計算模型權重（官方公告）。實際執行時還要載入執行環境、長上下文所需的 KV cache，以及視覺或音訊編碼器。因此，實際記憶體需求必須在此基礎上預留額外空間；尤其是處理影片影格或音訊片段的 VL 與 Omni 版本，更不能只看 1GB 這個數字。
建議先從 LFM3-1.7B 開始，只有在確實需要時再加入 VL、Audio 或 Omni，並在測試前查看各模型卡所列的額外相依元件。LFM3 可使用 Ollama、LM Studio、llama.cpp、MLX 與 ONNX 等路徑，相關資訊可在 Hugging Face collection 與 LM Studio 模型目錄中找到。
如果模型卡範例要求使用 trust_remote_code=True，請固定 commit hash、檢查儲存庫程式碼，或先在隔離環境中執行，因為這個旗標會執行儲存庫內附帶的程式碼。Liquid 在官方公告中提到支援 18 種音訊語言，但沒有提供逐語言的品質表，因此非英語輸出仍應使用自己的資料驗證。
現在怎麼用 API：可呼叫的平台與計費方式
Liquid 已宣布提供 LFM3 API，但公開定價頁尚未列出獨立費率；目前的呼叫管道包括 Liquid Console、OpenRouter 與 Vercel AI Gateway（定價頁）。
| 10 月 27 日列出的 API 模型 | 輸入／每百萬 token | 快取輸入／每百萬 token | 輸出／每百萬 token |
|---|---|---|---|
| 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 |
| LFM3-1.7B／VL／Audio／Omni 文字費率 | 未列出 | 未列出 | 未列出 |
所以目前的價格答案很直接：規劃 LFM3 時，應先把成本估成自行託管的運算資源加上工程時間，而不是每 token 的雲端費率。如果現在有供應商報價提供 LFM3 token，應與表中的 d1 和 LFM2.5 基準比較，並確認對方是代理 Liquid Console，還是使用自有權重提供服務。以每百萬 token 輸出 $0.00 計算，表中的 d1 對高流量檢查管線可能相當有吸引力。
LFM3 常見問題
LFM3 API 要多少錢？
截至 2026 年 10 月 27 日，Liquid AI 沒有列出獨立的 LFM3 每 token 價格；公開頁面目前只有 d1、d1-ultra 與 LFM2.5-24B-A2B 的費率。
LFM3 可以免費商用嗎？
依照 LFM Open License，年營收低於 1,000 萬美元的企業可免費用於商業正式環境；規模更大的企業則需要購買付費企業授權。
LFM3 能在手機或筆電上執行嗎？
可以。文字版本的 4-bit 權重約需 1GB，另加執行環境開銷；目前也有 Ollama、LM Studio、llama.cpp、MLX 與 ONNX 路徑。VL、Audio 與 Omni 版本則會因編碼器和媒體資料而需要更多記憶體。
LFM3 比 Qwen 或 Gemma 更適合邊緣代理嗎？
我查看的發佈日測試結果中，沒有找到獨立比較。Liquid 宣稱勝過 Qwen3.5-2B 與 Qwen2.5-Omni-7B 的結果都來自廠商自身測試（官方公告），因此在切換之前，還是應該使用自己的執行框架，把 LFM3 與 Gemma、Qwen 實際比較。
可以只用一張 GPU 微調 LFM3 嗎？
Liquid 提供 SFT、DPO、GRPO 與持續預訓練的 notebook，並表示每款模型都能在單張 GPU 上完成微調（官方公告），但沒有公布 VRAM 或資料集大小需求。
便宜的私有專用模型，還是需要執行框架調教的小型通才
如果資料必須留在裝置上、媒體內容不能離開本機，或決策量大到讓雲端逐 token 計費變得昂貴，LFM3 就很適合。反過來說，若需要廣泛知識、長篇創意推理，或期待不調整執行框架就直接獲得穩定品質，LFM3 仍有不足。先下載一個版本，在自己的提示詞與硬體上實測，最後應該由測試結果，而不是發表會上的圖表，決定是否採用。