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Liquid AIは2026年10月27日、企業が自社管理の端末やサーバーで使える小型マルチモーダルモデル群「LFM3」を公開しました。言語、画像・動画、音声、複合入力、構造化判断を扱う6モデルを約20億パラメータ級でそろえ、単一GPUで自社データに追加学習できる設計です。推論場所とデータ管理を選びやすくし、用途特化型AIの導入負担を下げる狙いです。
LFM3-1.7Bは、短い畳み込みと局所・大域注意を組み合わせる「トライハイブリッド」構成を採用しました。Liquid AIによると、前世代の2.6Bモデルよりパラメータを35％減らしながら、ブラウザ操作のWebArena-Verifiedで38.42点を記録し、Qwen3.5-9Bの28.94点を上回りました。
対応範囲は文章生成にとどまりません。画像・動画を読むLFM3-VL-2B、18言語の音声入出力に対応するAudio、視覚・音声・言語を統合するOmni、分類や抽出を確率付きで返すd1系を用意し、文書処理や問い合わせ振り分けなどの定型業務を想定しています。
小型化はそのまま低コスト運用を意味しません。4ビット量子化したテキストモデル本体は約1GBですが、長い文脈を扱う際のKVキャッシュやアプリ本体のメモリは別に必要で、公開版の256Kに対してAPI版の文脈上限は128Kです。
企業はまず、抽出項目や許可するツール操作を限定した業務で試すのが現実的です。性能値はLiquid AIの報告で独立検証ではなく、複雑な多段推論やエージェント型コーディングには非推奨とされています。年間売上高1,000万ドル超の企業は商用利用に別契約が必要なため、精度、失敗時の人手対応、機器費、ライセンス費を合わせて判断すべきです。