Liquid AI · 27 de outubro de 2026 · 2.17B · No dispositivo
LFM3 Omni: especificações publicadas e instalação local
O post da Liquid AI de 27 de outubro de 2026 apresenta o LFM3 e, com ele, o LFM3-Omni-2B: um modelo que lê texto, imagens, vídeo e áudio e responde em texto, fala ou ambos. A Nano AI não o executou. Os números abaixo vêm do blog da Liquid e do cartão do modelo no Hugging Face.
O LFM3 Omni não está carregado aqui
Precisa de uma imagem? Use o Nano Banana 2.1
O LiquidAI/LFM3-Omni-2B roda na sua máquina, sob a LFM Open License v1.0. O Nano Banana 2.1 faz uma imagem no navegador por 8 créditos. Ele não carrega o checkpoint omni.
- Desenvolvido por
- Liquid AI
- Lançamento
- 27 de outubro de 2026
- Disponível no Nano AI
- Nano Banana 2.1 · 8 créditos por imagem
- Página atualizada
- 31 de outubro de 2026
Fonte: liquid.ai
O que o LFM3 Omni publica
O cartão do modelo de LiquidAI/LFM3-Omni-2B lista 2.17B parâmetros, um contexto de 32K que conta entrada e saída juntas e um vocabulário de texto de 128,000 tokens. As entradas são texto, imagens, vídeo com ou sem a trilha sonora e áudio de 16 kHz. O vídeo é amostrado a 2 quadros por segundo, de 4 a 384 quadros por padrão. As saídas são texto, fala de 24 kHz ou texto e fala intercalados. O cartão diz que é um modelo sem raciocínio e que enable_thinking=True não é suportado. A linha da licença é LFM Open License v1.0. Leia essa licença no repositório antes de lançar qualquer coisa; esta página não reescreve os termos.
O blog da Liquid no mesmo dia diz que o primeiro lançamento do LFM3 é um conjunto de modelos em torno de 2B parâmetros em um só backbone: texto, visão, áudio, omni e decisão. Ele dá ao modelo de texto um contexto de 256K e diz que o modelo de texto cabe em cerca de 1 GB em 4 bits. Esses dois números são sobre o modelo de texto, não sobre o 32K do cartão do LFM3-Omni-2B. A seção omni descreve perguntas faladas sobre uma imagem, vídeo assistido junto com a trilha sonora e chamadas de ferramenta a partir do que o modelo vê e ouve. Este site não mediu latência, taxa de erro de palavra nem uso de bateria.
A linha de instalação do cartão é pip install "transformers>=5.20.2" mais torch, torchvision, torchcodec, accelerate, pillow, librosa e soundfile, depois AutoModelForMultimodalLM e AutoProcessor com trust_remote_code. Uma variante GGUF está listada para o llama.cpp. Os padrões de amostragem de fala no cartão são audio_temperature=0.4 e audio_repetition_penalty=1.2. Nada disso roda na Nano AI. Se você precisa de uma imagem, o Nano Banana 2.1 neste site custa 8 créditos.
LFM3 Omni em resumo
- Checkpoint
- LiquidAI/LFM3-Omni-2B
- Anúncio
- 27 de outubro de 2026, com a família LFM3
- Parâmetros
- 2.17B, segundo o cartão do modelo
- Contexto
- 32K tokens, entrada mais saída
- Áudio
- 16 kHz na entrada, fala de 24 kHz na saída
- Vídeo
- 2 fps, de 4 a 384 quadros por padrão
- Licença
- LFM Open License v1.0
- Na Nano AI
- Não hospedado. Imagens usam o Nano Banana 2.1 a 8 créditos
Carregue o LFM3-Omni-2B como o cartão mostra
Copiado do cartão do modelo no Hugging Face, lido em 31 de outubro de 2026. A Nano AI não o executa.
- 1
Instale os pacotes Python
A linha de instalação do cartão, inclusive transformers 5.20.2 ou mais novo.
pip install "transformers>=5.20.2" torch torchvision torchcodec accelerate pillow librosa soundfile - 2
Carregue o checkpoint
Os construtores do cartão. trust_remote_code é exigido por esse trecho. device e dtype são definidos logo acima dele no cartão.
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
Padrões de fala
Os padrões de generation_config do cartão para a fala. A saída de texto pode continuar gulosa.
audio_temperature=0.4 audio_repetition_penalty=1.2 - 4
GGUF é outro arquivo
O cartão lista uma build GGUF para o llama.cpp, inclusive um servidor de fala em tempo real. Use os arquivos que a Liquid publicou no mesmo repositório, não uma cópia renomeada.
Variantes que o cartão nomeia
As duas linhas apontam para o repositório do modelo. Os tamanhos de arquivo não são copiados aqui porque a tabela do cartão não imprime um tamanho em bytes.
O que esta página não afirma
Nenhuma nota deste site
O blog da Liquid descreve o modelo. A Nano AI não o cronometrou, não avaliou a fala e não o comparou com uma API hospedada nos mesmos prompts.
Não use o contexto do modelo de texto
256K e a nota de cerca de 1 GB em 4 bits no blog são do modelo de texto LFM3. O cartão omni diz 32K.
O modo de pensamento está desligado
O cartão diz que este checkpoint não faz raciocínio e rejeita enable_thinking=True.
As imagens aqui são Nano Banana
O botão desta página abre o Nano Banana 2.1 a 8 créditos. Ele não carrega o LiquidAI/LFM3-Omni-2B.
Cartão omni contra as linhas do modelo de texto
As duas colunas são da Liquid AI, do blog de 27 de outubro de 2026 e do cartão do LFM3-Omni-2B, lidos em 31 de outubro de 2026.
| LFM3-Omni-2B | Modelo de texto LFM3, mesmo blog | |
|---|---|---|
| Parâmetros | 2.17B | O conjunto da classe 2B do blog |
| Contexto | 32K | 256K |
| Entradas | Texto, imagem, vídeo, áudio | Texto |
| Fala na saída | 24 kHz | Não é o caminho de fala do omni |
| Linha da licença | LFM Open License v1.0 | Pesos abertos, segundo o blog |
Como seguir se você queria uma imagem
- 1
Rode o checkpoint localmente se precisar do omni
Use o bloco de instalação abaixo e o cartão do modelo da Liquid. A Nano AI não baixa os pesos para você.
- 2
Ou abra o Nano Banana 2.1
Esse modelo custa 8 créditos por imagem. Ele recebe um prompt de texto. Não ouve áudio nem assiste a um arquivo de vídeo.
- 3
Leia a licença
O cartão nomeia a LFM Open License v1.0. O arquivo da licença é que traz os termos, não este parágrafo.
Prompts de imagem para o Nano Banana 2.1
Só para o botão de imagem. Não são entradas do LFM3 e não contêm áudio.
Rádio no parapeito
A small wooden radio on a sunlit windowsill, linen curtain, soft dust, no people, no readable text, no logos.
Mapa de trilha
A folded blank trail map and a compass on a wooden bench, overcast light, no place names, no people, no logos.
Fones de ouvido
Over-ear headphones on a closed notebook, top-down, grey desk, soft shadow, no logos, no readable text, no people.
Caixa de som na cozinha
A compact speaker on a kitchen shelf beside a plant, morning light, no brand marks, no people, no readable text.
Se o checkpoint não for o que a frase do blog sugeriu
- O contexto para perto de 32K
- Isso combina com o cartão omni. O número 256K é o modelo de texto no mesmo blog.
- enable_thinking falha
- O cartão diz que a flag não é suportada neste checkpoint sem raciocínio.
- Você queria o modelo dentro da Nano AI
- Ele não está carregado. O botão de imagem é o Nano Banana 2.1 a 8 créditos.
O LFM3 Omni não está carregado aqui
Precisa de uma imagem? Use o Nano Banana 2.1
O LiquidAI/LFM3-Omni-2B roda na sua máquina, sob a LFM Open License v1.0. O Nano Banana 2.1 faz uma imagem no navegador por 8 créditos. Ele não carrega o checkpoint omni.
Perguntas frequentes
Perguntas sobre o LFM3 Omni
Só fatos do cartão. Este site não executou o modelo.
Qual checkpoint é o LFM3 Omni?
LiquidAI/LFM3-Omni-2B. O cartão diz 2.17B parâmetros e um contexto de 32K. A Liquid anunciou a família LFM3 em 27 de outubro de 2026.
A Nano AI o hospeda?
Não. O botão desta página abre o Nano Banana 2.1 a 8 créditos por imagem. Contas novas elegíveis recebem 64 créditos, o bastante para 8 imagens. Isso não é uma sessão do LFM3.
Quais são as taxas de áudio?
O cartão diz áudio de 16 kHz na entrada e fala de 24 kHz na saída. Também lista audio_temperature=0.4 e audio_repetition_penalty=1.2 para a fala.
O contexto de 256K é o modelo omni?
Não. O blog de 27 de outubro de 2026 atribui 256K ao modelo de texto. O cartão do modelo omni diz 32K.
Ele consegue pensar passo a passo?
O cartão diz que ele não faz raciocínio e que enable_thinking=True não é suportado. Esta página não tentou contornar isso.
A Nano AI é afiliada da Liquid AI?
Não. A Nano AI não é afiliada da Liquid AI. As especificações são citadas do blog e do cartão do modelo deles, lidos em 31 de outubro de 2026, e este site não fez benchmark do checkpoint.
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A Nano AI é um serviço independente e não é afiliada da Liquid AI. Os números do LFM3 Omni, inclusive 2.17B, 32K, 16 kHz, 24 kHz e a LFM Open License v1.0, vêm do blog da Liquid de 27 de outubro de 2026 e do cartão do modelo LFM3-Omni-2B, lidos em 31 de outubro de 2026. Este site não executou o checkpoint.