Liquid AI · 27 de octubre de 2026 · 2.17B · En el dispositivo
LFM3 Omni: ficha publicada y una instalación local
La publicación de Liquid AI del 27 de octubre de 2026 presenta LFM3 y, con él, LFM3-Omni-2B: un modelo que lee texto, imágenes, vídeo y audio y responde en texto, voz o ambos. Nano AI no lo ha ejecutado. Las cifras de abajo proceden del blog de Liquid y de la ficha de modelo de Hugging Face.
LFM3 Omni no está cargado aquí
¿Necesitas una imagen? Usa Nano Banana 2.1
LiquidAI/LFM3-Omni-2B corre en tu equipo, bajo la LFM Open License v1.0. Nano Banana 2.1 hace una imagen en el navegador por 8 créditos. No carga el checkpoint omni.
- Desarrollado por
- Liquid AI
- Lanzamiento
- 27 de octubre de 2026
- Disponible en Nano AI
- Nano Banana 2.1 · 8 créditos por imagen
- Página actualizada
- 31 de octubre de 2026
Fuente: liquid.ai
Qué publica LFM3 Omni
La ficha del modelo LiquidAI/LFM3-Omni-2B indica 2.17B parámetros, un contexto de 32K que cuenta la entrada y la salida juntas, y un vocabulario de texto de 128.000 tokens. Las entradas son texto, imágenes, vídeo con o sin su banda sonora, y audio a 16 kHz. El vídeo se muestrea a 2 fotogramas por segundo, de 4 a 384 fotogramas por defecto. Las salidas son texto, voz a 24 kHz, o texto y voz intercalados. La ficha dice que es un modelo sin razonamiento y que enable_thinking=True no está admitido. La línea de licencia es LFM Open License v1.0. Lee esa licencia en el repositorio antes de publicar nada; esta página no reitera sus términos.
El blog de Liquid del mismo día dice que el primer lanzamiento de LFM3 es un conjunto de modelos en torno a 2B parámetros sobre una misma base: texto, visión, audio, omni y decisión. Da al modelo de texto un contexto de 256K y dice que el modelo de texto cabe en unos 1 GB a 4 bits. Esas dos cifras son del modelo de texto, no de la ficha de 32K de LFM3-Omni-2B. La sección omni describe preguntas habladas sobre una imagen, vídeo visto junto con su banda sonora y llamadas a herramientas a partir de lo que el modelo ve y oye. Este sitio no ha medido la latencia, la tasa de error de palabras ni el uso de batería.
La línea de instalación de la ficha es pip install "transformers>=5.20.2" más torch, torchvision, torchcodec, accelerate, pillow, librosa y soundfile, y luego AutoModelForMultimodalLM y AutoProcessor con trust_remote_code. Se lista una variante GGUF para llama.cpp. Los valores por defecto de muestreo de voz en la ficha son audio_temperature=0.4 y audio_repetition_penalty=1.2. Nada de eso corre en Nano AI. Si necesitas una imagen, Nano Banana 2.1 en este sitio cuesta 8 créditos.
LFM3 Omni de un vistazo
- Checkpoint
- LiquidAI/LFM3-Omni-2B
- Anuncio
- 27 de octubre de 2026, con la familia LFM3
- Parámetros
- 2.17B, según la ficha del modelo
- Contexto
- 32K tokens, entrada más salida
- Audio
- 16 kHz de entrada, voz a 24 kHz de salida
- Vídeo
- 2 fps, de 4 a 384 fotogramas por defecto
- Licencia
- LFM Open License v1.0
- En Nano AI
- No alojado. Las imágenes usan Nano Banana 2.1 a 8 créditos
Carga LFM3-Omni-2B como muestra la ficha
Copiado de la ficha de modelo de Hugging Face según la lectura del 31 de octubre de 2026. Nano AI no lo ejecuta.
- 1
Instala los paquetes de Python
La línea de instalación de la ficha, incluido transformers 5.20.2 o posterior.
pip install "transformers>=5.20.2" torch torchvision torchcodec accelerate pillow librosa soundfile - 2
Carga el checkpoint
Los constructores de la ficha. Ese fragmento exige trust_remote_code. device y dtype se definen justo encima en la ficha.
model_id = "LiquidAI/LFM3-Omni-2B" model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained( model_id, dtype=dtype, device_map=device, trust_remote_code=True ).eval() processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True) - 3
Valores por defecto de la voz
Los valores por defecto de generation_config de la ficha para la voz. La salida de texto puede quedarse en greedy.
audio_temperature=0.4 audio_repetition_penalty=1.2 - 4
GGUF es otro archivo
La ficha lista una compilación GGUF para llama.cpp, incluido un servidor de voz en tiempo real. Usa los archivos que Liquid publicó en el mismo repositorio, no una copia renombrada.
Variantes que nombra la ficha
Ambas filas enlazan al repositorio del modelo. Los tamaños de archivo no se copian aquí porque la tabla de la ficha no imprime un tamaño en bytes.
Lo que esta reseña no afirma
Ninguna puntuación de este sitio
El blog de Liquid describe el modelo. Nano AI no lo ha cronometrado, no ha puntuado la voz y no lo ha comparado con una API alojada sobre los mismos prompts.
No tomes el contexto del modelo de texto
256K y la nota de unos 1 GB a 4 bits del blog son del modelo de texto LFM3. La ficha omni dice 32K.
El modo de pensamiento está apagado
La ficha dice que este checkpoint no razona y rechaza enable_thinking=True.
Las imágenes de aquí son Nano Banana
El botón de esta página abre Nano Banana 2.1 a 8 créditos. No carga LiquidAI/LFM3-Omni-2B.
Ficha omni frente a las líneas del modelo de texto
Ambas columnas son de Liquid AI, del blog del 27 de octubre de 2026 y de la ficha de LFM3-Omni-2B, según la lectura del 31 de octubre de 2026.
| LFM3-Omni-2B | Modelo de texto LFM3, el mismo blog | |
|---|---|---|
| Parámetros | 2.17B | El conjunto de clase 2B del blog |
| Contexto | 32K | 256K |
| Entradas | Texto, imagen, vídeo, audio | Texto |
| Voz de salida | 24 kHz | No es la vía de voz omni |
| Línea de licencia | LFM Open License v1.0 | Pesos abiertos, según el blog |
Cómo seguir si querías una imagen
- 1
Ejecuta el checkpoint en local si necesitas omni
Usa el bloque de instalación de abajo y la ficha del modelo de Liquid. Nano AI no descargará los pesos por ti.
- 2
O abre Nano Banana 2.1
Ese modelo cuesta 8 créditos por imagen. Acepta un prompt de texto. No oye audio ni mira un archivo de vídeo.
- 3
Lee la licencia
La ficha nombra LFM Open License v1.0. El archivo de licencia son los términos, no este párrafo.
Prompts de imagen para Nano Banana 2.1
Solo para el botón de imagen. No son entradas de LFM3 y no contienen audio.
Radio en el alféizar
A small wooden radio on a sunlit windowsill, linen curtain, soft dust, no people, no readable text, no logos.
Mapa de sendero
A folded blank trail map and a compass on a wooden bench, overcast light, no place names, no people, no logos.
Auriculares
Over-ear headphones on a closed notebook, top-down, grey desk, soft shadow, no logos, no readable text, no people.
Altavoz de cocina
A compact speaker on a kitchen shelf beside a plant, morning light, no brand marks, no people, no readable text.
Si el checkpoint no es lo que sugería la frase del blog
- El contexto se detiene cerca de 32K
- Eso coincide con la ficha omni. La cifra de 256K es el modelo de texto en el mismo blog.
- enable_thinking falla
- La ficha dice que la opción no está admitida en este checkpoint sin razonamiento.
- Querías el modelo dentro de Nano AI
- No está cargado. El botón de imagen es Nano Banana 2.1 a 8 créditos.
LFM3 Omni no está cargado aquí
¿Necesitas una imagen? Usa Nano Banana 2.1
LiquidAI/LFM3-Omni-2B corre en tu equipo, bajo la LFM Open License v1.0. Nano Banana 2.1 hace una imagen en el navegador por 8 créditos. No carga el checkpoint omni.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes de LFM3 Omni
Solo hechos de la ficha. Este sitio no ha ejecutado el modelo.
¿Qué checkpoint es LFM3 Omni?
LiquidAI/LFM3-Omni-2B. La ficha dice 2.17B parámetros y un contexto de 32K. Liquid anunció la familia LFM3 el 27 de octubre de 2026.
¿Nano AI lo aloja?
No. El botón de esta página abre Nano Banana 2.1 a 8 créditos por imagen. Las cuentas nuevas que cumplen los requisitos reciben 64 créditos, suficientes para 8 imágenes. Eso no es una sesión de LFM3.
¿Cuáles son las tasas de audio?
La ficha dice audio de entrada a 16 kHz y voz de salida a 24 kHz. También lista audio_temperature=0.4 y audio_repetition_penalty=1.2 para la voz.
¿El contexto de 256K es el modelo omni?
No. El blog del 27 de octubre de 2026 asigna 256K al modelo de texto. La ficha del modelo omni dice 32K.
¿Puede pensar paso a paso?
La ficha dice que no razona y que enable_thinking=True no está admitido. Esta página no ha intentado anular eso.
¿Nano AI está afiliado a Liquid AI?
No. Nano AI no está afiliado a Liquid AI. Las especificaciones se citan de su blog y de la ficha del modelo según la lectura del 31 de octubre de 2026, y este sitio no ha hecho un benchmark del checkpoint.
Más en Nano AI
Páginas relacionadas
Nano AI es un servicio independiente y no está afiliado a Liquid AI. Las cifras de LFM3 Omni, incluidos 2.17B, 32K, 16 kHz, 24 kHz y LFM Open License v1.0, proceden del blog de Liquid del 27 de octubre de 2026 y de la ficha de LFM3-Omni-2B, consultados el 31 de octubre de 2026. Este sitio no ha ejecutado el checkpoint.