Liquid AI выпустила LFM3: шесть открытых моделей около 2 млрд параметров для текста, изображений, звука и принятия решений
Материал подготовлен Sintelligent с помощью ИИ. Опубликовано в SI: . Обновлено: .
Небольшие модели, которые умещаются в память телефона или ноутбука, догоняют более крупных предшественников по заявлениям самих разработчиков.
По данным Liquid AI, семейство построено на базовой модели LFM3-1.7B-Base: текстовая, визуальная, аудио- и омни-модели и две модели для принятия решений. Текстовая модель с 1,7 млрд параметров обучена на 22 трлн токенов, поддерживает контекст в 256 тысяч токенов и, по описанию компании, занимает около 1 ГБ памяти при 4-битном квантовании. Веса опубликованы на Hugging Face, модели доступны также в Liquid AI Playground и через API. В тестах самой компании текстовая модель набрала 45,60 на LiveClaw против 14,70 у LFM2.5-2.6B, 71,39 на BFCL V4 и 96,66 на IFEval.
Источники 1