Liquid AI发布LFM3，1.7B小模型跑网页Agent胜过9B

动察 Beating AI 快讯，Liquid AI 发布第三代基础模型 LFM3，一次推出六款约 20 亿参数的小模型，覆盖文本、视觉、语音和决策任务。其中，1.7B 文本模型支持 256K 上下文，4-bit 量化后的权重仅约 1GB。六款模型均支持单张 GPU 微调，可以利用企业自己的数据进行专门训练，再部署到手机、电脑或私有服务器。 Liquid AI 重新设计了模型架构，将短卷积、局部注意力和全局注意力结合，并针对工具调用、网页操作等 Agent 任务进行专门训练。相比上一代 LFM2.5-2.6B，新模型参数减少约 35%，部分任务的成绩却大幅提高。 官方测试中，LFM3-1.7B 在 WebArena-Verified 浏览器操作任务上得分 38.42，上一代只有 3.02，还超过了参数量约为其 5 倍的 Qwen3.5-9B（28.94）。在 AutomationBench 企业工作流测试中，其任务成功率达到 41.29%，Qwen3.5-9B 则为 15.10%。 但换到复杂编程和长文本任务，情况发生了逆转。SWE-bench Verified 编程测试中，LFM3-1.7B 得分 43.4，低于 Qwen3.5-9B 的 51.2。128K 长文本测试中，两者分别得分 65.6 和 87.1。Liquid AI 也在模型卡中明确表示，不建议用这款小模型执行复杂的 Agent 编程任务。

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