LiquidAI가 Hugging Face에 로컬 에이전트 및 특화 애플리케이션용 텍스트 모델 LFM3-1.7B를 공개했다. 이 모델은 새로운 트라이 하이브리드(tri-hybrid) 아키텍처를 기반으로 하며, Hermes Agent, Pi, OpenClaw 같은 에이전트 하네스로 포스트트레이닝됐고 256K 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원한다. 4비트 정밀도에서 약 1GB의 메모리를 차지해 어떤 스마트폰이나 노트북에서도 구동 가능하며, 싱글 GPU 파인튜닝으로 도메인과 포맷, 도구에 맞게 적응시킬 수 있다.

LFM3-1.7B는 1.73B 파라미터에 24개 레이어(게이트 숏 컨볼루션 13개, 슬라이딩 윈도우 어텐션 5개, 글로벌 어텐션 6개)로 구성됐다. 컨텍스트 길이는 입력과 출력 합쳐 256K 토큰, 어휘 크기는 128,000 토큰이며 한국어를 포함한 영어, 아랍어, 중국어, 일본어 등 12개 언어를 지원하고 라이선스는 LFM Open License v1.0이다. 이 모델은 로컬 에이전트, 도구 호출, 구조화된 출력, 도메인 특화 파인튜닝을 위해 설계됐으며, 지식 집약적 작업에는 검색 활용이 권장되고 크기가 작아 에이전틱 코딩이나 복잡한 다단계 추론에는 권장되지 않는다.

함께 공개된 LFM3-VL-2B는 온디바이스 시각 이해용 비전-언어 모델로, 텍스트와 이미지, 영상을 입력받는다. 영상 입력을 지원하는 첫 LFM 비전 모델로, 답변 전 단계별 추론(thinking)을 수행하며 객체의 상대적 배치를 추론하는 공간·자아 추론 능력으로 로봇 공학 응용의 기반이 된다. LFM3-Audio-2B는 노트북과 엣지 기기에서 로컬 구동되는 오디오 모델로, 음성 채팅, 18개 언어 음성 인식·합성·번역, 음성 요청의 도구 호출을 지원하며 자체 오디오 인코더와 LiquidCodec 오디오 토크나이저를 도입해 LFM2.5-Audio 대비 음성 품질을 개선했다.

LFM3-Omni-2B는 LFM3 시리즈 최초의 옴니모달 모델로, 텍스트와 이미지, 영상, 오디오를 이해하고 텍스트와 음성으로 답변하는 단일 엔드투엔드 모델이다. 하나의 모델이 별도의 ASR 모델, 비전-언어 모델, LLM, TTS 모델을 대체하며, 소리 있는 영상을 보고 동시에 들으며 2.2B 파라미터로 휴대폰과 노트북 등 엣지 하드웨어에서 효율적으로 구동되도록 설계됐다.

의사결정 모델 d1-Omni-2B와 d1-2B도 함께 공개됐다. 두 모델은 토큰을 생성하지 않고 단일 포워드 패스로 보정된 답변을 반환하며, 텍스트·숫자·날짜 추출, 이미지 내 객체 위치 파악, 구간 기반 수량 추정도 수행한다. d1-Omni-2B는 NVIDIA H100에서 결정당 5.8ms, AMD MI325X에서 3.7ms가 소요되고, d1-2B는 100개 이상 의사결정 벤치마크 보드에서 오픈 d1 모델 중 평균 1위를 기록하며 자신의 3분의 2 이하 크기인 d1-3B를 앞섰다.