Liquid AIは2026年10月27日、Liquid Foundation Modelsの新世代LFM3を公開した。最初のリリースは約2Bパラメータの6モデルで、共通のLFM3-1.7B-Baseからテキスト、ビジョン、音声、オムニ、そしてビジョンとオムニをもとにした意思決定モデル2つへ分岐する。ベースとポストトレーニング済みの重みは、Hugging Face、Playground、Liquid AI APIから入手できる。
テキストモデルLFM3-1.7Bのコンテキスト長は256Kトークンで、4bit量子化では約1GBに収まる。事前学習は22Tトークンで、末尾の3.5Tはエージェントの実行トレースやツール呼び出しを厚くした中間学習だと同社は説明している。層は24で、短い畳み込みが13、窓256のスライディングウィンドウ注意が5、グローバル注意が6だ。同社は、前世代LFM2.5-2.6Bよりパラメータを35%減らしつつ性能は上回るとしている。
公開された表では、WebArena-Verifiedが38.42で、LFM2.5-2.6Bの3.02、Qwen3.5 9Bの28.94を上回る。SWE-bench Verified（OpenCode）は43.40で、同じ表のQwen3.5 9Bは51.20だ。端末上で専門タスクに寄せる用途には向くが、大きい汎用モデルの全面的な置き換えとは限らない。
想定されている使い方は、入力の種類に合う枝を選び、自分のデータで単一GPUの短いファインチューンをすることだ。Hermes Agent、Pi、OpenClawでの動作がうたわれている。ブログ本文にはライセンス名がない。商用に載せる前に、モデルカードの条件を確認した方がよい。