Crea modelos multimodales especializados con LFM3
Liquid AI presenta LFM3, una familia de modelos de unos 2.000 millones de parámetros para texto, visión, audio, omni y decisión, sobre una base común. El modelo de texto superaría a su predecesor LFM2.5-2.6B con aproximadamente un tercio menos de parámetros; los pesos son abiertos, para ajuste fino en una sola GPU y uso en el dispositivo.
Qué dice el artículo
El 27 de octubre de 2026, Liquid AI presentó LFM3, la tercera generación de sus Liquid Foundation Models, en el blog de Hugging Face. La familia abarca texto, visión, audio, omni y decisión, con seis modelos de unos 2000 millones de parámetros sobre una misma base; LFM3-1.7B, con 1700 millones de parámetros, supera a LFM2.5-2.6B con un 35 % menos de parámetros.
El modelo de texto cabe en aproximadamente 1 GB a 4 bits y ofrece una ventana de contexto de 256 000 tokens, pensada para agentes locales y llamadas a herramientas. LFM3-VL-2B admite vídeo por primera vez, LFM3-Audio-2B maneja voz en 18 idiomas, LFM3-Omni-2B es el primer modelo omni de la compañía y los modelos d1 responden varias preguntas a la vez con probabilidades calibradas. Cada modelo puede ajustarse en una sola GPU, hay cuadernos de Colab y todos los pesos son abiertos en Hugging Face.
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Resumen redactado por AnnuIA con sus propias palabras a partir de la página oficial de Hugging Face. El contenido y los derechos pertenecen al editor: consulte el artículo original.