Hersteller · Sprachmodelle · Audiomodelle · Entscheidungsmodelle · Spezialmodelle
Liquid AI hat 9 Modelle im Verzeichnis: 5 Sprachmodelle, 1 Audiomodell, 2 Entscheidungsmodelle und 1 Spezialmodell.
Im Verzeichnis: 5 Sprachmodelle, 1 Audiomodell, 2 Entscheidungsmodelle und 1 Spezialmodell. 9 davon mit offenen Gewichten, die sich lokal betreiben lassen.
Alle Modelle, die es je gab. Modelle mit Profil führen zu allen Benchmarks, Preisen und Quellen.
| LFM3-1.7B | 27.10.2026 | Offene Gewichte | k. A. | k. A. | k. A. | 262 Tsd. | unter 1 |
| LFM3-1.7B-Base | 27.10.2026 | Offene Gewichte | k. A. | k. A. | k. A. | 262 Tsd. | unter 1 |
| LFM3-Omni-2B | 27.10.2026 | Offene Gewichte | k. A. | k. A. | k. A. | 33 Tsd. | unter 1 |
| LFM3-VL-2B | 27.10.2026 | Offene Gewichte | k. A. | k. A. | k. A. | 131 Tsd. | unter 1 |
| LFM2 24B A2B | 24.02.2026 | Aktiv | k. A. | k. A. | k. A. | 33 Tsd. | 38 |
| LFM3-Audio-2B | 27.10.2026 | Offene Gewichte | k. A. | unter 1 |
| d1-2B | 27.10.2026 | Offene Gewichte | k. A. | unter 1 |
| d1-Omni-2B | 27.10.2026 | Offene Gewichte | k. A. | unter 1 |
| LFM2.5-VL-3B-DSpark | 24.09.2026 | Open Weights | k. A. | 32 |
Entscheidungsmodell · 27.10.2026
d1-2B ist ein lokales Entscheidungsmodell mit 1,92 Milliarden Parametern. Es liest Text, Bilder und Video und beantwortet typisierte Fragen in einem Vorwärtsdurchlauf, ohne Antworttoken zu generieren. Es baut auf LFM3-VL-2B auf und unterstützt unter anderem Auswahlwahrscheinlichkeiten, Extraktion, Boxen und Schätzintervalle.
Entscheidungsmodell · 27.10.2026
d1-Omni-2B verarbeitet Text, Bilder, Video und Audio und gibt typisierte, kalibrierte Antworten in einem Vorwärtsdurchlauf aus. Es umfasst rund 2,17 Milliarden Parameter und baut auf LFM3-Omni-2B auf. Damit eignet es sich für strukturierte Entscheidungen über gesprochene und visuelle Eingaben.
Sprachmodell · 27.10.2026
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.
Sprachmodell · 27.10.2026
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.
Audiomodell · 27.10.2026
LFM3-Audio-2B verarbeitet Text und Audio mit 16 kHz und erzeugt Text, Sprache mit 24 kHz oder beides ineinander verschachtelt. Der kausale Audio-Encoder und LiquidCodec unterstützen Streaming. Das Modell umfasst rund zwei Milliarden Parameter und 32K Kontext-Token.
Sprachmodell · 27.10.2026
LFM3-Omni-2B vereint Text, Bild, Video und Audio in einem lokalen Modell. Es verarbeitet Videos samt Tonspur, nimmt Audio mit 16 kHz auf und gibt Text, 24-kHz-Sprache oder beides aus. Die Karte nennt 32K Kontext-Token und standardmäßig 2 fps mit 4 bis 384 Videoframes.
Sprachmodell · 27.10.2026
LFM3-VL-2B verarbeitet Text, Bilder in nativer Auflösung und Video. Das dichte Modell hat 1,92 Milliarden Parameter, ein 128K-Kontextfenster sowie einen eigenen Vision-Encoder. Die Karte veröffentlicht 62 visuelle Benchmarks mit Thinking aktiviert und deaktiviert.
Spezialmodell · 24.09.2026
LFM2.5-VL-3B-DSpark ist ein Draft-Modell für spekulatives Decoding. Es erzeugt Kandidaten für das Zielmodell LFM2.5-VL-3B, das diese prüft und gegebenenfalls korrigiert. Draft- und Zielmodell bilden ein gemeinsames Inferenzsystem. DSpark beschleunigt damit das lokale Decoding des Zielmodells; die offenen Gewichte sind für Laufzeiten wie SGLang oder MLX-VLM gedacht.
Sprachmodell · 24.02.2026
LFM2 24B A2B ist das größte Modell der LFM2-Reihe von Liquid AI, die für den Einsatz auf Endgeräten entworfen ist. Das MoE-Modell hat 24 Milliarden Gesamtparameter und 2,3 Milliarden aktive Parameter je Token.
| Hersteller | Modelle | Modellarten | Bestes Sprachmodell | Top 10 | Offene Gewichte | Neu 2026 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Anthropic | 33 | 33 Sprachmodelle | Claude Opus 5.5 (Platz 1 bis 3) | 4 | 0 | 13 |
| OpenAI | 63 | 46 Sprachmodelle, 4 Bildmodelle, 2 Videomodelle, 9 Audiomodelle, 2 Spezialmodelle | GPT-6 Astra (Platz 4 bis 8) | 2 | 4 | 27 |
| 66 | 43 Sprachmodelle, 4 Bildmodelle, 6 Videomodelle, 11 Audiomodelle, 2 Spezialmodelle | Gemini 4 Carbon (Platz 1 bis 5) | 2 | 19 | 26 | |
| Meta | 32 | 29 Sprachmodelle, 1 Bildmodell, 1 Videomodell, 1 Spezialmodell | Muse Wonder Full (Platz 6 bis 9) | 2 | 26 | 7 |
| DeepSeek | 23 | 23 Sprachmodelle | DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Platz 13 bis 20) | 0 | 23 | 9 |
| Moonshot AI | 12 | 12 Sprachmodelle | Kimi K3.1 Pro (Platz 10 bis 13) | 0 | 10 | 7 |
| xAI | 16 | 12 Sprachmodelle, 2 Bildmodelle, 2 Videomodelle | Grok 4.7 (Platz 18 bis 24) | 0 | 1 | 12 |
| Liquid AI | 9 | 5 Sprachmodelle, 1 Audiomodell, 2 Entscheidungsmodelle, 1 Spezialmodell | noch ohne Platz | 0 | 9 | 9 |
Nach Veröffentlichungsdatum. Grau: abgelöste Modelle.
9 Veröffentlichungen seit Januar 2026, nach Veröffentlichungsdatum.
Im Verzeichnis stehen 9 Liquid-AI-Modelle: 5 Sprachmodelle, 1 Audiomodell, 2 Entscheidungsmodelle und 1 Spezialmodell. Gezählt sind alle Modelle, die Liquid AI je veröffentlicht hat, auch abgelöste. Aktuell verfügbar sind 9, die neuesten davon d1-2B, d1-Omni-2B und LFM3-1.7B.
d1-2B, veröffentlicht am 27.10.2026. Die Timeline weiter unten zeigt alle Veröffentlichungen nach Datum.
Ja, 9 der 9 Modelle haben offene Gewichte. Wie viel Speicher sie brauchen, steht im jeweiligen Modellprofil.
Höchstens 262.144 Token (≈ 390 A4-Seiten), das schaffen 2 der aktuellen Modelle, darunter LFM3-1.7B. Die Werte aller Modelle stehen in der Modellliste.
Datenstand: 01.11.2026