何が起きたか
Liquid AIは10月27日、LFM3を公開した。テキスト、視覚、音声、オムニ、2種の意思決定モデルの計6つのオープンウェイトモデルで、LFM3-1.7B-Baseから派生している。
なぜ重要か
1.7B基盤は4bit精度で約1 GBに収まり、試験した3端末すべてで次モデルより1.8〜2.8倍高速にデコードすると同社は説明する。高性能なマルチモーダルモデルをスマホやエッジ機器に載せられる。
誰に効くか組み込み・モバイル開発者やSamsung、OnePlus、Raspberry Piなどの端末メーカーは、ローカル実行できる約1 GBのオープンウェイトモデル群を手に入れる。オンデバイスアシスタントやツール呼び出しアプリを手がけるチームへの影響が最も直接的だ。
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Liquid AIの狙いは、モダリティごとに別モデルを用意するのではなく単一の基盤に集約することにある。1.7B基盤は24ブロックにわたり13の畳み込み層、256トークン窓のスライディングウィンドウ注意層5層、グローバル注意層6層を組み合わせたトリハイブリッドで、カーネルサイズは7、語彙は128K。この設計により、1つの基盤からテキスト、視覚、音声、オムニの各変種を生み出せる。
同社はLFM3を自社の過去モデルとも比較する。1.7Bテキストモデルはパラメータを35%削減しながらLFM2.5-2.6Bを上回り、LiveClawで45.60、BFCL V4のツール呼び出しで71.39、IFEvalで96.66、ToolSandboxで80.36、AA-LCRで52.83を記録した。もう一つの柱はフットプリントで、4bitで約1 GB、NVIDIA B300 1台で1日36億トークンを生成できる。
AmbarellaのMalhar Palkarは今回の発表が狙う制約について、課題はエッジ端末の計算能力、メモリ、電力の制限内でこうした機能を届けることだと述べた。過去90日間に追跡されたマルチモーダルモデルの公開は約100件に及び、今回の発表もその流れの中にある。
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