Liquid AI、日本語対応の小型LLM「LFM3-1.7B」。エージェント性能で9Bモデルに対抗

　Liquid AIは10月27日、新世代のAIモデル群「LFM3」を公開した。日本語対応のテキストモデル「LFM3-1.7B」を中心に、ビジョン、音声、オムニ、意思決定の各モデルを展開する。オープンウェイト(モデルの重み)をHugging Faceで公開しており、同社のPlaygroundやLiquid AI APIでも利用できる。

　LFM3-1.7Bは、PCやスマートフォン上で動作するAIエージェントや、特定用途へのカスタマイズを想定した小型言語モデル。総パラメータ数は1.7B(17億)。コンテキスト長は入出力合計で最大256Kトークン。4bit精度ではモデルが約1GBに収まり、単一GPUでファインチューニングを行なえる。

　同社が公表したベンチマークでは、指示追従を評価するIFEvalで96.66、ツール呼び出しを評価するBFCL V4で71.39を記録した。Qwen3.5-4Bはそれぞれ92.52と55.12、同9Bは92.08と62.83で、より大きなモデルを上回った。

　オンデバイス推論では、AMD Ryzen AI Max+ 395、Apple M5 Max、iPhone 17 Proの3環境で評価。同社によると、比較対象のMiniCPM5-2B、Qwen3.5-4B/9B、Gemma 4 E4Bに対し、入力処理は少なくとも2.5倍、生成は少なくとも1.8倍高速だった。llama.cppを使用し、Q4_0量子化、コンテキスト長32,768トークン、バッチサイズ1、100トークン生成、GPUオフロードの条件で測定している。

　同時に、画像/動画入力に対応する「LFM3-VL-2B」と、音声認識/合成/翻訳などを18言語で扱う「LFM3-Audio-2B」も公開した。画像/音声/言語を統合する同社初のオムニモデル「LFM3-Omni-2B」や、構造化された判断を返す「d1-2B」「d1-Omni-2B」も展開する。