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LiquidAI LFM3-1.7B : un agent edge de 1 Go en 4-bit, 256K de contexte et 16 langues

On-device et edge
Source:Hugging Face (Liquid AI)
LiquidAI place le checkpoint post-trained de LFM3 dans les tendances : 1,73 Md de paramètres, architecture tri-hybride, post-training agentique explicite (harnais type Hermes agent), 256K de tokens de contexte, 16 langues dont l’italien, ~1 Go de RAM en 4-bit, licence LFM Open v1.0.
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LFM3-1.7B

Modèles

Modèle pour agents locaux et applications spécialisées, 1,73 Md de paramètres, architecture tri-hybride (13 convolutions courtes à porte, 5 attention à fenêtre glissante, 6 attention globale). Post-training agentique explicite (harnais type Hermes Agent, Pi, OpenClaw), 256K tokens de contexte, 16 langues dont l'italien, ~1 Go de RAM en 4-bit. Licence LFM Open v1.0.

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