Liquid AI近日推出新一代Liquid Foundation Models家族LFM3，首批版本一次性放出六款模型，参数量均在2B量级。这一发布延续了该公司以专用智能与端侧部署为核心的产品路线。

从模态覆盖看，六款模型分别面向文本、视觉、音频、omni以及决策场景，构成一个规模紧凑但形态完整的多模态矩阵。所有模型共享同一底座，即LFM3-1.7B-Base，预训练阶段消耗了22T tokens。

以统一底座支撑多模态分支，意味着各版本在训练资源与架构上具备一致性，也便于在端侧环境中按场景灵活选型。约2B的参数量级则指向对本地算力与部署成本的约束。

目前官方披露的信息集中在模型规格与训练数据规模，尚未公布各模态版本的具体评测结果与开放方式。对关注端侧多模态落地的开发者而言，LFM3的实际表现有待后续验证。