Liquid AISprachmodellOffene Gewichte
LFM3-1.7B
Für LFM3-1.7B gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.
Zusammenfassung
LFM3-1.7B ist ein dichtes Textmodell von Liquid AI mit 1,73 Milliarden Parametern und 262.144 Kontext-Token. Seine 24 Schichten kombinieren kurze Faltungen mit lokaler und globaler Attention. Liquid AI hat es für lokale Agenten, Tool Calling, strukturierte Antworten und gezielte Anpassung trainiert.
Die Herstellerkarte weist 29 Textbenchmarks samt ungewichtetem Mittel, Edge-Messungen auf drei Geräten und eine B300-Durchsatzangabe aus. Alle Werte beziehen sich auf die dokumentierten Konfigurationen und sind nicht unabhängig reproduziert.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 40 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
Seite 1 von 4
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
LiveClaw (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 45.6
- Bewertung
- 45.6
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Agents
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- LiquidAI/LFM3-1.7B official model card at revision ac2586a34f1a1c03329dbdcdefabd8b6478ddaa7
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-29
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. vLLM mit BF16 und vollem Kontextfenster von 262.144 Token; sofern nicht anders angegeben, Temperatur 0,6 und top_p 0,95; das Ausgabelimit entspricht dem Kontextfenster.
- Einordnung
- Herstellerangabe; keine unabhängige Reproduktion dieser Messung in den geprüften Quellen.
Claw-Eval General (EN), average (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 68.64
- Bewertung
- 68.64
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Agents
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- LiquidAI/LFM3-1.7B official model card at revision ac2586a34f1a1c03329dbdcdefabd8b6478ddaa7
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-29
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. vLLM mit BF16 und vollem Kontextfenster von 262.144 Token; sofern nicht anders angegeben, Temperatur 0,6 und top_p 0,95; das Ausgabelimit entspricht dem Kontextfenster.
- Einordnung
- Herstellerangabe; keine unabhängige Reproduktion dieser Messung in den geprüften Quellen.
Claw-Eval General (EN), pass^3 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 51.4
- Bewertung
- 51.4
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Agents
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- LiquidAI/LFM3-1.7B official model card at revision ac2586a34f1a1c03329dbdcdefabd8b6478ddaa7
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-29
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. vLLM mit BF16 und vollem Kontextfenster von 262.144 Token; sofern nicht anders angegeben, Temperatur 0,6 und top_p 0,95; das Ausgabelimit entspricht dem Kontextfenster.
- Einordnung
- Herstellerangabe; keine unabhängige Reproduktion dieser Messung in den geprüften Quellen.
BrowseComp-Plus (OpenClaw subset) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 37
- Bewertung
- 37
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Agents
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- LiquidAI/LFM3-1.7B official model card at revision ac2586a34f1a1c03329dbdcdefabd8b6478ddaa7
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-29
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. vLLM mit BF16 und vollem Kontextfenster von 262.144 Token; sofern nicht anders angegeben, Temperatur 0,6 und top_p 0,95; das Ausgabelimit entspricht dem Kontextfenster.
- Einordnung
- Herstellerangabe; keine unabhängige Reproduktion dieser Messung in den geprüften Quellen.
WebArena-Verified (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 38.42
- Bewertung
- 38.42
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Agents
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- LiquidAI/LFM3-1.7B official model card at revision ac2586a34f1a1c03329dbdcdefabd8b6478ddaa7
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-29
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. vLLM mit BF16 und vollem Kontextfenster von 262.144 Token; sofern nicht anders angegeben, Temperatur 0,6 und top_p 0,95; das Ausgabelimit entspricht dem Kontextfenster.
- Einordnung
- Herstellerangabe; keine unabhängige Reproduktion dieser Messung in den geprüften Quellen.
EnterpriseOps-Gym (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 28.2
- Bewertung
- 28.2
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Agents
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- LiquidAI/LFM3-1.7B official model card at revision ac2586a34f1a1c03329dbdcdefabd8b6478ddaa7
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-29
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. vLLM mit BF16 und vollem Kontextfenster von 262.144 Token; sofern nicht anders angegeben, Temperatur 0,6 und top_p 0,95; das Ausgabelimit entspricht dem Kontextfenster.
- Einordnung
- Herstellerangabe; keine unabhängige Reproduktion dieser Messung in den geprüften Quellen.
AutomationBench (public) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 41.29
- Bewertung
- 41.29
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Agents
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- LiquidAI/LFM3-1.7B official model card at revision ac2586a34f1a1c03329dbdcdefabd8b6478ddaa7
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-29
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. vLLM mit BF16 und vollem Kontextfenster von 262.144 Token; sofern nicht anders angegeben, Temperatur 0,6 und top_p 0,95; das Ausgabelimit entspricht dem Kontextfenster.
- Einordnung
- Herstellerangabe; keine unabhängige Reproduktion dieser Messung in den geprüften Quellen.
BFCL V4 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 71.39
- Bewertung
- 71.39
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Tool use
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- LiquidAI/LFM3-1.7B official model card at revision ac2586a34f1a1c03329dbdcdefabd8b6478ddaa7
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-29
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. vLLM mit BF16 und vollem Kontextfenster von 262.144 Token; sofern nicht anders angegeben, Temperatur 0,6 und top_p 0,95; das Ausgabelimit entspricht dem Kontextfenster.
- Einordnung
- Herstellerangabe; keine unabhängige Reproduktion dieser Messung in den geprüften Quellen.
ToolSandbox (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 80.36
- Bewertung
- 80.36
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Tool use
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- LiquidAI/LFM3-1.7B official model card at revision ac2586a34f1a1c03329dbdcdefabd8b6478ddaa7
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-29
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. vLLM mit BF16 und vollem Kontextfenster von 262.144 Token; sofern nicht anders angegeben, Temperatur 0,6 und top_p 0,95; das Ausgabelimit entspricht dem Kontextfenster.
- Einordnung
- Herstellerangabe; keine unabhängige Reproduktion dieser Messung in den geprüften Quellen.
MCP-Atlas (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 32.57
- Bewertung
- 32.57
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Tool use
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- LiquidAI/LFM3-1.7B official model card at revision ac2586a34f1a1c03329dbdcdefabd8b6478ddaa7
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-29
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. vLLM mit BF16 und vollem Kontextfenster von 262.144 Token; sofern nicht anders angegeben, Temperatur 0,6 und top_p 0,95; das Ausgabelimit entspricht dem Kontextfenster.
- Einordnung
- Herstellerangabe; keine unabhängige Reproduktion dieser Messung in den geprüften Quellen.
τ³-bench (4 domains), average (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 68.01
- Bewertung
- 68.01
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Tool use
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- LiquidAI/LFM3-1.7B official model card at revision ac2586a34f1a1c03329dbdcdefabd8b6478ddaa7
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-29
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. vLLM mit BF16 und vollem Kontextfenster von 262.144 Token; sofern nicht anders angegeben, Temperatur 0,6 und top_p 0,95; das Ausgabelimit entspricht dem Kontextfenster.
- Einordnung
- Herstellerangabe; keine unabhängige Reproduktion dieser Messung in den geprüften Quellen.
SWE-bench Verified (OpenCode) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 43.4
- Bewertung
- 43.4
- Messgröße
- percent
- Einheit
- %
- Kategorie
- Agentic coding
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- LiquidAI/LFM3-1.7B official model card at revision ac2586a34f1a1c03329dbdcdefabd8b6478ddaa7
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-29
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. vLLM mit BF16 und vollem Kontextfenster von 262.144 Token; sofern nicht anders angegeben, Temperatur 0,6 und top_p 0,95; das Ausgabelimit entspricht dem Kontextfenster.
- Einordnung
- Herstellerangabe; keine unabhängige Reproduktion dieser Messung in den geprüften Quellen.
Seite 1 von 4
Alle technischen Daten
Architektur
- Architektur
- Dichte Tri-Hybrid-Architektur mit 24 Schichten: 13 gated short convolutions, 5 Sliding-Window-Attention-Schichten mit 256-Token-Fenster und 6 globale Attention-Schichten. Der Convolution-Kernel hat Größe 7.
- Quelle: Architektur
Ein- und Ausgabe
Lizenz und Zugang
- Zugang
- Offene Gewichte, lokale Ausführung sowie vom Hersteller verlinkte API und Playground
- Quelle: Zugang
Weitere Angaben
- Vokabular und Sprachen
- 128.000 Token; 16 angegebene Sprachen: Englisch, Arabisch, Chinesisch, Französisch, Deutsch, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Portugiesisch, Spanisch, Vietnamesisch, Thai, Indonesisch, Hindi, Russisch und Polnisch.
- Quelle: Vokabular und Sprachen
- Generierungsparameter
- Die Modellkarte nennt temperature=0,1, top_k=50 und repetition_penalty=1,1. Für Mathematik und Naturwissenschaften empfiehlt sie separate Werte.
- Quelle: Generierungsparameter
- Fine-Tuning
- Der Hersteller veröffentlicht SFT-, DPO-, GRPO- und CPT-Notebooks. Das sind Anpassungsrezepte, keine zusätzlichen Profile.
- Quelle: Fine-Tuning
Häufige Fragen zu LFM3-1.7B
Wie groß ist das Kontextfenster von LFM3-1.7B?
262.144 Token. So viel Text liest LFM3-1.7B auf einmal, das sind rund 390 A4-Seiten.
Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis
LFM3-1.7BPlatz 68 von 100262 Tsd.
Kimi K2.6262 Tsd.
Qwen 3.8 27B262 Tsd.
Kimi K2.7 Code262 Tsd.
Kimi K2.5262 Tsd.
Kimi K2 Thinking262 Tsd.
Ling 3.0 Flash262 Tsd.
Kann ich LFM3-1.7B 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
Alle 10 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.
| 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. 63 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Nicht veröffentlicht | Rohdaten der Durchsatzkurve Hinweis Die Grafik zeigt keine auslesbare numerische Tabelle über die übrigen Parallelitätsstufen. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | Unabhängige Prüfung Hinweis In den geprüften Herstellerquellen ist keine unabhängige Reproduktion dieser Benchmarks verlinkt. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | Technischer Bericht oder Fachartikel Hinweis Die geprüften Herstellerquellen verlinken keinen separaten technischen Bericht oder Fachartikel zu LFM3-1.7B. |
| Nicht veröffentlicht | Stichprobenumfänge Hinweis Für die Benchmarktabelle sind keine Aufgabenanzahlen je Test ausgewiesen. |
| 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 | Liquid AI LFM3-1.7B edge-inference chart (abgerufen 29. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 29. Oktober 2026)1234 |