Liquid AI vtěsnala šest modelů do 2 miliard parametrů. Velké firmy je ale komerčně nasadit nesmí

Liquid AI 27. října vydala rodinu LFM3: šest modelů kolem 2 miliard parametrů, které vycházejí z jednoho základu LFM3-1.7B-Base. Textový model se při 4bitové přesnosti vejde zhruba do 1 GB paměti a podle firmy v agentních úlohách překonává předchozí LFM2.5-2.6B, přestože má o 35 % méně parametrů.

Jeden základ, šest specialistů a textový model v 1 GB

Z LFM3-1.7B-Base vychází textový LFM3-1.7B, obrazový LFM3-VL-2B, zvukový LFM3-Audio-2B, LFM3-Omni-2B, který zvládá obraz i zvuk najednou, a dva rozhodovací modely d1-2B a d1-omni-2B. Základ prošel tréninkem na 22 bilionech tokenů. Posledních 3,5 bilionu tvořila data s větším podílem agentních záznamů a volání nástrojů, okno kontextu se tím protáhlo na 256 tisíc tokenů.

Architekturu firma hledala tak, že ji rovnou měřila na 14 kombinacích zařízení a backendů, od telefonu a Raspberry Pi 5 po NPU Qualcomm Hexagon. Výsledek má 24 vrstev: 13 krátkých konvolucí, 5 vrstev s posuvným oknem pozornosti a 6 vrstev globální pozornosti. V přepočtu na parametr je podle Liquid AI při 8 tisících tokenech v kontextu asi o 25 % rychlejší než LFM2-1.2B.

Firma uvádí i konkrétní čísla. LFM3-1.7B má na WebArena-Verified 38,42 bodu, zatímco předchozí LFM2.5-2.6B jen 3,02. LFM3-VL-2B s 1,9 miliardy parametrů zvedl průměr přes 62 obrazových benchmarků z 57,6 na 71,4 a podle firmy se tím vyrovná Gemmě 4 12B. Zvukový model mluví 18 jazyky a první token může vrátit už za 50 ms. Rozhodovací d1-2B nahrazuje d1-3B a na firemní sadě ImajevBench má 75,5 bodu proti 64,0.

Pro týmy s vlastním hardwarem se mění, kolik modelů zaplatí v paměti

Liquid AI sází na opak toho, co dělají velké laby. Místo jednoho obecného modelu, který umí všechno a běží v cloudu, nabízí malé specialisty, které si tým vybere podle vstupu, dotrénuje na jedné GPU a pustí tam, kde běží aplikace. Pro výrobce zařízení, robotiku nebo firmy, které nesmějí posílat data ven, to znamená jednu sadu nástrojů pro hlasové ovládání, čtení dokladů i rozhodování nad tiketem.

Textový model je navíc výslovně trénovaný pro agentní prostředí jako Hermes Agent, Pi nebo OpenClaw. Liquid tím cílí na vývojáře, kteří chtějí lokálního agenta na laptopu bez účtu u poskytovatele API. Firma k tomu přidává deset hotových notebooků pro fine-tuning, od převodu účtenek do JSONu po volání správného nástroje ze 108 možností.

Oproti d1-3B, o kterém jsme psali před třemi týdny, Liquid tentokrát doložil čísla i pro rozhodovací modely. Stále jde ale o čtyři vlastní sady testů, ne o veřejné srovnání.

Licence otevřených vah končí u obratu 10 milionů dolarů

Na Hugging Face jsou modely označené jako open-weight, licence LFM Open License v1.0 ale komerční použití podmiňuje tím, že firma nepřekročí roční obrat 10 milionů dolarů. Větší společnost si váhy stáhnout a vyzkoušet může, pro komerční nasazení jí ale tahle licence nestačí. Výjimku mají jen neziskové organizace pro nekomerční a výzkumné účely.

Druhým limitem jsou čísla. Téměř všechna srovnání pochází od Liquid AI a jsou měřená v jejích podmínkách. Srovnání s Gemmou 4 12B je průměr přes 62 benchmarků, ne záruka, že malý model zvládne stejné úlohy v ostrém provozu. Skok na WebArena-Verified z 3,02 na 38,42 ukazuje hlavně, jak slabý byl předchůdce v agentních úlohách.

Nezávislá měření a první dotrénované nasazení ukážou, kolik z toho platí

První signál přinesou nezávislé benchmarky a komunita kolem lokálních agentů. Pokud LFM3-1.7B obstojí v cizích harnessech a nejen v notebooku od výrobce, bude to silnější argument než jakákoli tabulka z blogu.

Druhým signálem bude robotika, kterou Liquid ukazuje jako hlavní příklad. Firma uvádí 96,2 % úspěšnosti na sadě LIBERO a generování akcí pod 50 ms na Jetsonu AGX Orin. Teprve nasazení mimo laboratoř ukáže, jestli malý specialista vydrží práci, kterou dnes dělá velký obecný model v cloudu.

Lilithin verdikt

Liquid AI rozdává do kapes šest malých specialistů, z nichž textový se vejde do jednoho gigabajtu. Kdo vyroste nad deset milionů dolarů obratu, zjistí, že dostal vzorek z drogerie, a pro plné balení si bude muset dojít k pokladně.