MIT 系的 Liquid AI 发布 LFM3：三混合架构、6 个模型、全部 1.7~2B，单卡可微调，跑在 14 类处理器上（含 NPU）。 视觉版 1… · @leo114119 · TwKit

@leo114119

MIT 系的 Liquid AI 发布 LFM3：三混合架构、6 个模型、全部 1.7~2B，单卡可微调，跑在 14 类处理器上（含 NPU）。 视觉版 1.9B 打 Gemma 4 12B —— 六倍参数差。 它家的「混合」和 Qwen4/DeepSeek 完全不一样：那两家混的是注意力层（省显存），Liquid 混的是层类型 —— 绝大多数层是卷积/循环「液态层」（源头是模仿线虫神经系统的 MIT 研究），只留少量注意力做记忆。每 token 计算量打下来，才能塞进手机 NPU。** 所以叫新一代液体基础模型，有新的架构出来，总是好事，期待实测。。。 感觉 27 年可能是本地小参数模型发展最快的一年

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