幣界網消息，Liquid AI 發布了第三代基礎模型 LFM3，一次推出六款約20億參數的小模型，覆蓋文本、視覺、語音和決策任務。其中，1.7B文本模型支持256K上下文，4-bit 量化後的權重僅約1GB。六款模型均支持單張GPU 微調，可以利用企業自己的數據進行專門訓練，再部署到手機、電腦或私有伺服器。與上一代LFM2.5-2.6B 相比，新模型參數減少約35%，但在部分任務的成績卻大幅提高。官方測試中，LFM3-1.7B 在WebArena-verified 浏覽器操作任務上得分38.42，上一代僅為3.02，且超過了參數量約爲其5倍的Qwen3.5-9B（28.94）。在AutomationBench 企業工作流測試中，其任務成功率達到41.29%，而Qwen3.5-9B 則為15.10%。不過，在複雜編程和長文本任務中，LFM3-1.7B 的表現有所下降。