LFM3とは？Liquid AIの2Bクラス6モデルの違い、日本語対応、transformersでの動かし方

LFM3は、Liquid AIが10月27日に公開した、日本語に対応した2Bクラスの小さなモデルです。自分のパソコンやスマホでAIモデルを動かしたい人の選択肢になります。テキスト、画像・動画、音声、それらをまとめて扱うモデルなど6種類があります。用途ごとの選び方、transformersでの動かし方、商用利用の条件を確認してください。

6種類とも、同じ土台のモデル「LFM3-1.7B-Base」から作られています。Liquid AIは、どのモデルもGPU1枚でファインチューニングできるとしています。

• 2026年10月28日8時29分（日本時間）時点の、Liquid AIのブログとHugging Faceのモデルカードの内容です。

結論：用途ごとに選ぶモデル

d1-2Bとd1-Omni-2Bは、文章を生成せず、1回の計算で答えを返す「判定用」のモデルです。会話には使えません。

日本語に対応しているか

モデルカードの対応言語に、日本語が入っています。

• LFM3-1.7B、LFM3-VL-2B：テキストは日本語を含む16言語
• LFM3-Audio-2B：音声は日本語を含む18言語
• LFM3-Omni-2B：テキストの16言語と、音声の18言語の両方に日本語が入っている
• d1-2B：テキストは日本語を含む16言語
• d1-Omni-2B：テキストの16言語に日本語が入っている。音声は、そのうちヒンディー語、タイ語、ベトナム語、インドネシア語を除く12言語

テキストの16言語は、英語、アラビア語、中国語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、日本語、韓国語、ポルトガル語、スペイン語、ベトナム語、タイ語、インドネシア語、ヒンディー語、ロシア語、ポーランド語です。

LFM3-1.7Bの性能と大きさ

• パラメーター数：17.3億（1.73B）
• 扱える長さ（コンテキスト長）：256Kトークン（入力と出力の合計）
• メモリ：4ビットに量子化すると約1GBで、スマホやノートパソコンに収まる
• パラメーター数は前のモデルLFM2.5-2.6Bより35%少ないのに、LFM2.5-2.6Bを上回る
• エージェントのベンチマーク「WebArena-Verified」：38.42（LFM2.5-2.6Bは3.02）

Liquid AIは、LFM3-1.7Bは小さいモデルなので、エージェントを使ったコーディングや、何段階も考える複雑な推論には向かないとしています。知識が必要な作業では、検索などと組み合わせて使うようにすすめています。

LFM3-VL-2Bの性能

LFM3-VL-2Bは、画像の62のベンチマークの平均が71.4で、前のLFM2.5-VL-3Bの57.6から上がっています。

LFM3-1.7Bを動かす

まず、transformersを最新のバージョンにします。

pip install -U transformers

transformersで実行する

from transformers import pipeline

generator = pipeline(
    "text-generation",
    model="LiquidAI/LFM3-1.7B",
    trust_remote_code=True,
)

messages = [{"role": "user", "content": "日本の首都はどこですか？"}]
output = generator(
    messages,
    do_sample=True,
    temperature=0.1,
    top_k=50,
    repetition_penalty=1.1,
    max_new_tokens=2048,
)
print(output[0]["generated_text"][-1]["content"])

Liquid AIは、普段の会話やツールの呼び出しにはtemperature=0.1を、数学や科学の問題にはtemperature=1.0・top_p=0.95・top_k=20をすすめています。

そのほかの動かし方

• GPUで動かす：vLLM、SGLang、transformers
• パソコンやスマホで動かす：GGUFのモデルを、llama.cpp、Ollama、LM Studioで使う。MLX用の4ビットのモデルもある

llama.cppを使う場合は、LFM3に対応したビルドを使ってください。

ほかのモデルを動かすときに入れるもの

モデルカードにある、必要なパッケージです。

LFM3-VL-2B

pip install "transformers>=5.21.0" torch torchvision pillow

LFM3-Audio-2B

pip install "transformers>=5.20.2" torch accelerate librosa soundfile

LFM3-Omni-2B

pip install "transformers>=5.20.2" torch torchvision torchcodec accelerate pillow librosa soundfile

d1-2B・d1-Omni-2B

pip install "transformers>=5.19" torch torchvision pillow

ライセンスと商用利用

LFM3のモデルは「LFM Open License v1.0」で公開されています。商用で使えるのは、年間の売上が1,000万米ドル未満の個人や組織だけです。組織の売上は、親会社や子会社を含むグループ全体で数えます。売上が1,000万米ドル以上の場合は、このライセンスでは商用で使えないため、Liquid AIから商用ライセンスを買う必要があります。

条件を満たす非営利の団体が、商用でない目的や研究に使う場合は、売上の条件はかかりません。モデルや、手を加えたモデルを配る場合は、ライセンスの写しを付けることと、変えたファイルにその旨を書くことも条件です。仕事で使う場合は、ライセンスの全文を確認してください。

よくある質問

日本語で会話できますか？

LFM3-1.7Bのモデルカードでは、日本語が対応言語に入っています。音声のLFM3-Audio-2Bのモデルカードには、日本語を含む9言語で測った、文字起こしの誤り率の平均が載っています。

スマホやノートパソコンで動きますか？

Liquid AIによると、LFM3-1.7Bは4ビットにすると約1GBになり、スマホやノートパソコンに収まります。GGUFのモデルをllama.cppやOllama、LM Studioで使えます。

公式の発表

2026年10月28日8時29分（日本時間）時点の公式の発表の内容です。

• Hugging Face：LFM3の発表（Liquid AI、英語）
• LFM3-1.7Bのモデルカード
• LFM3-VL-2Bのモデルカード
• LFM3-Audio-2Bのモデルカード
• LFM3-Omni-2Bのモデルカード
• d1-2Bのモデルカード
• d1-Omni-2Bのモデルカード
• LFM Open License v1.0
• Liquid AI：LFM Open Licenseのページ（英語）