LiquidAI 釋出 LFM3 多模態構建教程
2026/10/28 — 10/28 02:17·2 個來源（全部）·2 篇報道（全部）·入選 10-28 日報
核心速覽 (Key Takeaways)
- LiquidAI 的 LFM3-1.7B 文本模型支援 256K token 上下文，4-bit 量化下約 1GB 記憶體即可在手機和筆記本上本地執行。
- Hugging Face 部落格釋出教程，介紹如何用 LFM3 構建面向特定任務的多模態模型；
- 具體方法、模型規格和適用範圍尚未公佈。
事件背景與詳細解讀
2026 年 10 月 28 日，Reddit 的 LocalLLaMA 版塊出現了一條釋出訊息，顯示 LiquidAI 推出了 LFM3-1.7B 文本模型，Hugging Face 上的頁面地址為 https://huggingface.co/LiquidAI/LFM3-1.7B-GGUF 。據該頁面介紹，LFM3-1.7B 是一款面向本地 Agent 和垂直應用的文本模型，基於 LiquidAI 全新的三混合（tri-hybrid）架構，支援 256K token 上下文視窗。
模型在 Agentic 訓練階段針對 Hermes Agent、Pi、OpenClaw 等 agentic harness 做了後訓練，以適配各類工具呼叫與任務流程。在邊緣部署方面，LFM3-1.7B 在 4-bit 精度下僅需約 1 GB 記憶體，可以執行在手機或筆記本上。
頁面還提到，該模型可以針對特定領域、格式和工具做適配定製。目前公開資訊只到這條釋出內容為止，尚缺少獨立的評測資料、許可證細節或後續版本更新的記錄。
AI 綜合 1 篇報道生成 · 更新於 3 小時前
最新進展Hugging Face 部落格釋出一篇教程，介紹如何用 LFM3 構建面向特定任務的多模態模型。信源未提供更多細節，具體方法、模型規格和適用範圍尚不清楚。
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Hugging Face 部落格釋出一篇教程，介紹如何用 LFM3 構建面向特定任務的多模態模型。信源未提供更多細節，具體方法、模型規格和適用範圍尚不清楚。
看多模態模型如何按具體任務做專用化。
Hugging Face Blog官方AI 評分 44LiquidAI 推出專為本地 Agent 和垂直應用設計的 LFM3-1.7B 文本模型。該模型基於全新三混合架構，支援 256K token 上下文，4-bit 量化下僅需約 1GB 記憶體即可在手機和筆記本上執行。
獲取適合在邊緣裝置執行的高效輕量級本地文本模型。
Reddit · LocalLLaMAAI 評分 68
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