【23 Daily 綜合報導】Liquid AI 於 2026 年 10 月 27 日推出新一代多模態開放權重模型 LFM3，擁有約 20 億參數級別，支持文字、視覺、音訊、全方位以及決策等多種感知方式。基於新型混合架構並經過 22 兆字元預訓練，該模型可快速運行並本地微調，適用於手機、筆電及機器人等多種裝置，旨在滿足專門化智慧的需求（根據產品頁說明）。

LFM3模型架構與效能升級

LFM3 採用了全新設計的三混合層架構，結合門控短卷積、滑動視窗注意力及全局注意力，在維持執行效率的同時，大幅提升表現能力。相比前代 LFM2，LFM3 在參數量減少 35% 下，性能更優。其文字模型以 4 位元精度佔用約 1GB 記憶體，支援高達 256K 文字長度的上下文視窗。新架構還引入了頭部門控注意力及部分旋轉位置編碼等技術，提升量化訓練的穩定性及長距離依賴的捕捉能力。

多模態與多設備的應用優勢

LFM3 系列首發包含六款約 20 億參數模型，分別涵蓋文字、視覺、音訊、全方位感知及決策模型，透過共用骨幹網絡訓練，方便依需求自由選擇並針對特定任務進行本地微調。開發者可利用 Hugging Face、Liquid AI Playground 及 API 取得開放權重模型，現階段模型可在包含三星 Galaxy S26 Ultra、OnePlus 15、蘋果 M4 Max、AMD Ryzen AI 等多種手機與筆電，以及 Raspberry Pi 5 和多種 CPU、GPU 裝置上運行。

編輯觀點：專用化AI新契機與驗證方法

LFM3 以高效多模態模型與支持多裝置的特點，為創業者提供一個在本地端開發及部署專門化AI應用的技術基石。其可微調特性減少對雲端依賴，有助於降低延遲與提升資料隱私安全性。創業者可透過下載模型權重在具備 GPU 的本地設備上進行任務微調，驗證模型對特定領域數據的適應力與推論效率，並實際部署測試其多模態輸入的應用效果，從而評估LFM3在自身產品中落地和規模化的可行性。