Liquid AI presenta en el blog de Hugging Face LFM3, una familia de modelos que parte de una base común y se especializa en texto, visión, audio y tareas combinadas. La compañía propone elegir el modelo según la entrada y ajustarlo con datos propios en lugar de emplear un modelo general más grande para cada aplicación.
Según sus pruebas, LFM3-1.7B es alrededor de un 25 % más rápido que LFM2-1.2B con 8.000 tokens de contexto en los dispositivos medidos. Liquid AI también informa de mejoras en algunas pruebas de agentes y visión. Son resultados de la empresa y de configuraciones específicas; antes de decidir un despliegue local importan la memoria, la precisión y el consumo real del dispositivo. La fotografía de un portátil es ilustrativa y no muestra una prueba de LFM3.