三档语言模型
首批发布稠密 1.3B、稠密 3.1B 和 40.3B MoE 三款语言模型，分别面向资源受限环境、边缘部署和复杂任务，覆盖从轻量到高性能的不同需求。
价格官网未标价
平台Web / API
归类大模型与开发平台
收录2026-10-10
复核2026-10-10
编辑评分
4.3 / 5
★★★★☆
LFMs编辑总结
LFMs（Liquid Foundation Models）是 Liquid AI 推出的新一代生成式 AI 模型，用动力系统、信号处理和数值线性代数的计算单元构建，可处理视频、音频、文本、时序和信号等多种序列数据。首批语言模型包含 1.3B 稠密模型、3.1B 边缘部署模型和 40.3B MoE 模型，在各自规模上达到领先水平，同时保持更小的内存占用和更高的推理效率。LFM-1B 在 1B 类别中多项基准测试得分最高，LFM-3B 在 3B 参数级别排名第一，并比 Phi-3.5-mini 小 18.4%。短板在于目前不提供自托管 API，商业使用需联系销售团队，年收入超 $10M 的企业需定制定价。
LFMs是什么？
LFMs（Liquid Foundation Models）是 Liquid AI 推出的新一代生成式 AI 模型系列。Liquid AI 致力于构建从第一性原理出发设计的强大 AI 系统，其名称「Liquid」源于团队在动态和自适应学习系统方面的研究根基。LFMs 是通用 AI 模型，可用于建模任何类型的序列数据，包括视频、音频、文本、时间序列和信号。
首批语言模型共三款：稠密 1.3B 模型适用于资源极度受限的环境；稠密 3.1B 模型针对边缘部署优化；40.3B MoE（混合专家）模型用于处理更复杂的任务。 LFM 技术栈正在针对 NVIDIA、AMD、Qualcomm、Cerebras 和 Apple 硬件进行优化。模型全部可在 Hugging Face 直接下载，大部分模型通过 LEAP 平台提供定制和部署。
普通用户可以在 Liquid Playground 上免费试用（有速率限制），也可通过 Openrouter 付费使用（限额更高）。开发者可通过 Hugging Face 直接下载模型自行部署。企业用户可通过 LEAP 平台进行模型选择、定制、评估和部署，或联系销售团队获取定制支持。
LFMs核心功能
多模态序列建模
LFMs 是通用 AI 模型，可建模视频、音频、文本、时间序列和信号等任意序列数据，不局限于纯文本场景。
高内存效率推理
基于动力系统、信号处理和数值线性代数的计算单元构建，在保持领先性能的同时实现更小的内存占用和更高效的推理。
基准测试领先
LFM-1B 在 1B 类别多项基准中得分最高，MMLU 5-shot 得分 58.55；LFM-3B 在 3B 参数级别排名第一，并超越上一代 7B 和 13B 模型。
硬件生态适配
LFM 技术栈正在针对 NVIDIA、AMD、Qualcomm、Cerebras 和 Apple 硬件进行优化，为边缘和本地部署提供支持。
LEAP 定制平台
Liquid Edge AI Platform（LEAP）提供从模型选择、定制、评估到设备端即时测试的完整工具链，大部分模型可通过该平台进行定制和部署。
本地化微调
官方提供本地部署的 LFM 定制栈供企业购买，模型可快速微调、专用化并针对本地和私有环境优化。
开放下载
所有模型均可在 Hugging Face 直接下载，开发者可自行获取模型权重进行本地部署和研究。
LFMs适合谁用？
边缘 AI 开发者
推荐需要在手机、IoT 设备等资源受限环境部署语言模型，LFM-1B 和 LFM-3B 针对边缘部署优化，可直接从 Hugging Face 下载。
企业 AI 团队
推荐可通过 LEAP 平台完成模型选择、定制、评估和部署，也可购买本地定制栈实现私有化微调，适合对数据隐私有要求的企业。
研究人员
推荐LFMs 基于动力系统理论构建，为非 Transformer 架构研究提供了新的参考，模型可在 Hugging Face 获取用于学术研究。
个人开发者试用
有条件可在 Liquid Playground 免费试用（有速率限制），也可通过 Openrouter 付费使用更高限额，适合快速验证模型能力再决定是否深入。
年收入超 $10M 的企业商用
不推荐官方要求年收入超过 $10M 的组织商用 LFM 需联系销售团队确定条款并定制定价，不可直接使用开源工具创建商业产品。
LFMs优点和缺点
优点
- LFM-1B 在 1B 类别多项基准中得分最高，MMLU 达 58.55
- LFM-3B 在 3B 参数级别排名第一，超越上一代 7B 和 13B 模型
- LFM-3B 与 Phi-3.5-mini 性能相当但体积小 18.4%
- 所有模型可在 Hugging Face 直接下载，支持自行部署
- 针对 NVIDIA、AMD、Qualcomm、Cerebras 和 Apple 硬件优化
- 支持视频、音频、文本、时序和信号等多种序列数据建模
- 提供免费 Playground 和付费 Openrouter 两种试用渠道
缺点
- 官方不提供自托管 API，需自行部署或通过第三方渠道
- 年收入超 $10M 的企业商用需联系销售定制定价
- 模型系列刚发布第一代，生态和工具链尚在建设中
- 40.3B MoE 模型的具体部署要求和硬件门槛官网未公开
LFMs常见问题
LFMs 免费吗？怎么收费？＋
官方在 Liquid Playground 上提供免费试用，但有速率限制；通过 Openrouter 使用则为付费模式，限额更高。企业商用方面，年收入超过 $10M 的组织需联系销售团队确定条款并获取定制定价，年收入不超过 $10M 的组织可获豁免。未公开具体价格数字。
LFMs 目前有哪些模型可用？＋
首批发布三款语言模型：稠密 1.3B 模型适用于资源极度受限的环境，稠密 3.1B 模型针对边缘部署优化，40.3B MoE（混合专家）模型用于处理更复杂的任务。
LFMs 和同级别模型相比表现如何？＋
根据的基准测试，LFM-1B 在 1B 类别多项基准中得分最高，MMLU 5-shot 得分 58.55，这是非 GPT 架构首次显著超越 Transformer 模型。LFM-3B 在 3B 参数级别排名第一，并超越上一代 7B 和 13B 模型，与 Phi-3.5-mini 性能相当但体积小 18.4%。
怎么获取和部署 LFMs？＋
所有模型均可在 Hugging Face 直接下载，支持自行部署。大部分模型通过 LEAP（Liquid Edge AI Platform）平台提供定制和部署服务，该平台覆盖从模型选择到推理的完整工具链。企业还可购买本地部署的 LFM 定制栈，实现快速微调和私有化部署。目前不提供自托管 API。
LFMs 可以商用吗？＋
希望将 LFMs 用于商业用途的组织需联系 Liquid 销售团队确定条款。年收入超过 $10M 的企业采用基于用例的定制定价，年收入不超过 $10M 的组织可获豁免。未公开具体的商用授权条款细节。
LFMs 能处理哪些类型的数据？＋
LFMs 是通用 AI 模型，可建模任何类型的序列数据，包括视频、音频、文本、时间序列和信号。这一能力源于其计算单元基于动力系统、信号处理和数值线性代数理论构建，不局限于纯文本处理场景。
LFMs 支持微调吗？＋
支持。提供本地部署的 LFM 定制栈供企业购买，模型可快速微调、专用化并针对本地和私有环境进行优化。具体微调流程和支持的硬件配置官网未详细公开。
LFMs竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| LFMs本工具 | 4.3 | 未标价 | 三档语言模型；多模态序列建模；高内存效率推理；基准测试领先 | Web / API |
| Tongyi Qianwen by Alibaba | — | 核心产品提供最长三个月免费试用 | 企业用户的生成式 AI 模型 | Web / 云服务 / DingTalk |
| Gemini 2.0 Family | — | 未标价 | Gemini 2.0 是谷歌推出的最新一代生成式 AI 模型，包含 Flash、Flas | — |
| Adept Fuyu-Heavy | — | 未标价 | 新一代多模态模型 | — |
| Gemini 1.5 | — | 未标价 | 谷歌最新一代 AI 助手 | Web / API |
| OpenAI o3 | — | 未标价 | 新一代最强推理模型 | — |
