Liquid AI ha presentado LFM3, una nueva generación de modelos de inteligencia artificial multimodal con 2.000 millones de parámetros, diseñada para ofrecer capacidades especializadas en texto, visión, audio y toma de decisiones. Este modelo, que forma parte de la familia LFM3, se basa en una arquitectura híbrida optimizada mediante búsqueda de hardware en el bucle, que combina convoluciones cortas, atención con ventana deslizante y atención global. La empresa destaca que LFM3 es más expresivo que su predecesor LFM2, manteniendo la eficiencia para ejecutarse en dispositivos locales y en la nube, con una ventana de contexto de hasta 256.000 tokens.
El lanzamiento incluye seis modelos derivados de un backbone común, disponibles en pesos abiertos en Hugging Face, la API de Liquid AI y su Playground. Los modelos están preentrenados con 22 billones de tokens, incluyendo datos científicos, código y trazas agénticas, lo que permite su ajuste fino local para tareas específicas como la gestión de calendarios, la investigación web o el uso de herramientas. Liquid AI afirma que LFM3 supera a competidores como Qwen3.5 y Gemma 4 en benchmarks de agentes y uso de herramientas, ofreciendo una alternativa ligera y rápida para aplicaciones de IA especializada que requieren baja latencia y alta precisión en contextos largos.