Liquid AI 发布开源权重模型 LFM3,1.7B 版本超越自家 2.6B 前代
小模型逆袭的典型案例:Liquid AI 的 1.7B 开源模型靠混合架构干掉了自家 2.6B 老版本,跑智能体任务还大幅超过 Qwen3.5-9B。
Liquid AI 推出开源权重模型家族 LFM3,其中 1.7B 文本模型在成绩上超过了 2.6B 的上一代。性能提升来自三混合架构:24 层中 13 层用短卷积、5 层用 256-token 滑动窗口注意力、6 层做全局注意力。在 Liquid 自测的智能体基准 AutomationBench 上,LFM3 1.7B 拿到 41.29 分,而 Qwen3.5-9B 只有 15.10 分。
Liquid AI just launched LFM3, an open-weight model family whose 1.7B text model beats its 2.6B predecessor.
The gain comes from a tri-hybrid design: of 24 layers, 13 are short convolutions, 5 use 256-token sliding-window attention and 6 attend globally.
That efficiency carries into agent benchmarks run by Liquid, where the 1.7B model scores 41.29 on AutomationBench while Qwen3.5-9B manages 15.10.