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LFM3 porta immagini e voce nei piccoli modelli locali

Liquid AI rilascia sei piccoli modelli per testo, immagini e voce sul proprio hardware. I pesi sono scaricabili e adattabili a compiti circoscritti, con condizioni per l’uso commerciale.

Che succede

Un assistente che ascolta una richiesta e guarda un’immagine può essere utile anche senza un grande modello remoto. Liquid AI ha pubblicato il 27 ottobre LFM3: sei piccoli modelli per testo, immagini, voce e risposte strutturate, pensati per essere adattati a lavori circoscritti sul proprio hardware.

Il modello testuale LFM3-1.7B occupa circa 1 GB nei pesi a quattro bit, ai quali si aggiungono runtime e memoria del contesto. Il modello Omni combina immagini, audio e testo; non tutta la famiglia ha dunque lo stesso ingombro del solo modello testuale.

I risultati pubblicati da Liquid mostrano progressi nell’uso degli strumenti e nelle attività nel browser, anche rispetto a modelli più grandi. Restano test del produttore: VentureBeat li distingue esplicitamente da prove proprie. Nei confronti pubblicati il vantaggio non si estende a tutto: programmazione e conoscenze continuano a favorire Qwen3.5-9B in diversi test.

I pesi sono scaricabili e i modelli si possono personalizzare con una singola GPU. La licenza prevede condizioni per l’uso commerciale e un accordo separato per le aziende sopra la soglia di 10 milioni di dollari di ricavi annui.

Perché conta

Un assistente locale che ascolta e guarda può occuparsi di qualcosa di più concreto di una chat. LFM3 prova a concentrare queste capacità in circa due miliardi di parametri: spazio per adattare il modello a un lavoro preciso, invece di portarsi dietro un modello generalista molto più grande.

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