Модель LFM3 на 1,7 млрд параметров обходит Qwen3.5 9B в агентных задачах и весит до 1 ГБ

Источник
Модель LFM3 на 1,7 млрд параметров обходит Qwen3.5 9B в агентных задачах и весит до 1 ГБ

Liquid AI, стартап разработчиков из MIT, который строит модели на гибридной архитектуре вместо чистого трансформера, выложила семейство LFM3 с открытыми весами. В первый релиз вошли шесть моделей примерно по 2 млрд параметров. Это текстовая LFM3-1.7B, визуальная LFM3-VL-2B, голосовая LFM3-Audio-2B, омнимодальная LFM3-Omni-2B и две «decision»-модели d1-2B и d1-Omni-2B. Все они собраны на общем бэкбоне LFM3-1.7B-Base, обученном на 22 трлн токенов. Ниже разобрал модель так, как ее оценивал бы инже…

Описание из RSS. Читать у источника →

Читайте также

Похожие новости

Нашел золотую середину LLM в приватность/цена/качество? Прогнал два Qwen на российском (!) API: сколько стоит моя задача

Похоже я нашел свой мидл-граунд между истинно локальным интересном и типовыми подписками. Положил на кошелёк 2000 ₽, прогнал два Qwen'а по…

Поиск по Loople

Назад