1GB就能跑的多模态模型：Liquid AI发布LFM3开放权重系列

2026年10月27日，MarkTechPost刊发记者Asif Razzaq的报道，AI团队Liquid AI正式推出新一代开放权重模型系列LFM3。

全系列共6款20亿参数级模型，能力覆盖文本生成、视觉理解、音频处理、全模态交互、智能决策五大方向，所有模型权重均向公众开放下载。用户可免费本地部署，也能基于自身需求做二次微调，无需按调用量付费，也不用把业务数据上传到第三方云端。

作为系列核心的基础底座模型LFM3-1.7B，采用三混合骨干架构，原生支持256K长度的上下文窗口。经4位量化压缩后，模型整体占用存储空间约1GB。

256K上下文大约能一次性承载20万字中文内容，足够处理整份项目标书、中长篇小说级别的文本。4位量化是行业通用的模型压缩技术，通过降低参数存储精度缩减体积，对日常场景的推理精度影响很小。

对比行业同档位产品，此前开放可下载的20亿参数级模型，多数仅支持文本处理，带多模态能力的同参数模型，4位量化后普遍接近2GB，部分甚至更高。LFM3把多模态能力做到1GB体积，意味着普通家用电脑无独立显卡也能流畅运行，甚至可以移植到工控机、边缘计算终端等算力受限的设备。

当下多数AI团队的研发方向集中在百亿、千亿级参数的大模型，参数规模的纪录每隔几个月就会刷新。Liquid AI走了差异化路线，连续几代产品都押注小参数端侧场景。

对工厂质检终端、车载交互系统、个人本地AI助手这类场景，离线可用、响应速度快、数据不流出本地的价值，本来就比高几个百分点的跑分更实在。

目前Liquid AI只披露了基础参数信息，尚未公布具体跑分、实测效果以及开源协议细节。1GB体积的多模态模型实际能力到哪一步，还要等后续实测验证。