Liquid AISprachmodellOffene Gewichte
LFM3-1.7B-Base
Zusammenfassung
LFM3-1.7B-Base ist der vortrainierte Text-Checkpoint mit 1,73 Milliarden Parametern, 128.000 Token Vokabular und 262.144 Kontext-Token. Liquid AI nennt insgesamt 22 Billionen Vortrainingstoken. Das Modell ist für umfangreiches Fine-Tuning gedacht.
Die Base-Modellkarte enthält keine eigenen Leistungsbenchmarks. Die Werte des nachtrainierten LFM3-1.7B lassen sich deshalb nicht auf diesen Checkpoint übertragen. Die Gewichte stehen unter der LFM Open License v1.0.
Alle technischen Daten
Architektur
- Architektur
- Dichte Tri-Hybrid-Architektur mit 24 Schichten: 13 gated short convolutions, 5 Sliding-Window-Attention-Schichten und 6 globale Attention-Schichten.
- Quelle: Architektur
Ein- und Ausgabe
Lizenz und Zugang
Weitere Angaben
- Vortraining
- Die Modellkarte nennt 22 Billionen Token Vortrainingsdaten, davon 3,5 Billionen Token kuratiertes Mid-Training.
- Quelle: Vortraining
- Vokabular und Sprachen
- 128.000 Token und 16 angegebene Sprachen. Die Sprachen entsprechen der auf der Modellkarte aufgelisteten LFM3-Abdeckung.
- Quelle: Vokabular und Sprachen
Häufige Fragen zu LFM3-1.7B-Base
Wie groß ist das Kontextfenster von LFM3-1.7B-Base?
262.144 Token. So viel Text liest LFM3-1.7B-Base auf einmal, das sind rund 390 A4-Seiten.
Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis
Kann ich LFM3-1.7B-Base lokal nutzen?
Ja, die Gewichte sind offen.
Angaben von Liquid AI
- Offene Gewichte
- ja
- Lizenz
- LFM Open License v1.0. Die Lizenzbedingungen gelten laut Lizenztext.
- Parameter
- 1,7 Mrd.
- davon aktiv je Token
- k. A.
Quellen und Datenstand
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 29. Oktober 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 29. Oktober 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 29. Oktober 2026. 61 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Nicht veröffentlicht | Benchmarks des Base-Checkpoints Hinweis Für LFM3-1.7B-Base veröffentlicht die geprüfte Modellkarte keine eigenen Leistungsbenchmarks. Die Werte des nachtrainierten LFM3-1.7B werden nicht übertragen. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | Unabhängige Prüfung Hinweis In den geprüften Herstellerquellen ist keine unabhängige Benchmarkauswertung des Base-Checkpoints verlinkt. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | Technischer Bericht oder Fachartikel Hinweis Die Modellkarte verweist auf den LFM3-Ankündigungsartikel, aber nicht auf einen separaten technischen Bericht oder Fachartikel zu diesem Checkpoint. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | Vals-Zeilen in erfassten Payloads Hinweis Neun vollständige Vals-Payloads vom 28. Oktober wurden geprüft; keine exakte Modell-ID oder eindeutige Modellbezeichnung. Gilt nur für diese gespeicherten Benchmarks. |
| Ungeklärt | Nicht erfasste Arena Code-/Speech-Ranglisten Hinweis Erfasst wurden Text, Agent einschließlich Code/Chat/Work sowie zwölf WebDev-Ansichten. Eine separate allgemeine Code- und eine Arena-Speech-Rangliste wurden nicht als vollständige Tabelle gesichert. |
| Ungeklärt | Artificial Analysis Katalogabgleich Hinweis Der vollständige aktuelle AA-Modell- und Benchmarkkatalog wurde für dieses Profil in diesem Sidecar nicht erneut abgeglichen. Dieser Sidecar behauptet keinen AA-Nullbefund; native AA-Importe bleiben maßgeblich. |
| Weitere Quelle | Liquid AI LFM3 release announcement (abgerufen 29. Oktober 2026) · Liquid AI LFM3 release announcement · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 29. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Liquid AI model documentation (abgerufen 29. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Liquid AI LFM3 Hugging Face collection (abgerufen 29. Oktober 2026) · LFM3 collection · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 29. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Hugging Face model metadata (abgerufen 29. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 29. Oktober 2026)123 |