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LFM3 da Liquid AI traz dois modelos de decisão abertos de 2B: d1-2B e d1-Omni-2B

Última atualização:

Fonte · Ficha do modelo: d1-3B

publicado (OK do Fabricio 28/10 BRT).

A Liquid AI anunciou o LFM3 em 27/10/2026 (14:07 BRT), uma família de seis modelos abertos de cerca de 2B de parâmetros sobre uma base nova de 24 camadas que mistura convoluções curtas com atenção em janela deslizante e atenção global. Dois deles são modelos de decisão:

  • d1-2B: 1,92B, sobre o LFM3-VL-2B, texto ou JSON com imagens ou vídeo.
  • d1-Omni-2B: 2,17B, sobre o LFM3-Omni-2B, com áudio.

Os dois devolvem respostas tipadas com probabilidades numa única passada, com 128K de contexto e 16 idiomas, sob a LFM Open License v1.0 (não é Apache). O post de lançamento passou de 7,3 mil curtidas e 1,4 milhão de visualizações em um dia.

Números do fornecedor (UnverifiedClaim). O card do d1-2B diz que ele lidera os modelos d1 abertos no placar próprio da Liquid, com mais de cem benchmarks de decisão, à frente do d1-3B, e responde em 5,7 ms numa NVIDIA H100. Nenhum dos dois está no Decision Index nem no JevBench ainda. Pra comparar, o d1-3B está com Full 31,12 no Decision Index 0.4.1.

A API hospedada do d1 é outro produto; a Liquid não disse se ela usa os mesmos pesos desses checkpoints.