LFM3 by Liquid AI

发布之后的表现

收入:indie(TrustMRR)库里没有 liquid.ai 的任何档案库。这不代表没收入——TrustMRR 只覆盖愿意公开 Stripe 流水的独立开发者,融了资的模型公司基本不在。第三方估算 2025 年收入 $13.2M(getlatka),属估算不是披露第三方。官网列出的商业化路径是 API、>$10M 收入的企业 license、以及 Mercedes-Benz / Shopify 这类定制部署,合同金额均未公开。

用户 / 下载:LFM3 本身没有 App。appstore、googleplay、macappstore、chromestore 四个库按名字和域名都查不到它库。注意 PH 档案里挂的 ios_app_id=6448019325 是公司的消费端产品 Liquid Apollo(本地/OpenRouter 聊天客户端),App Store 美区 665 个评分 4.5 分、免费、最近版本 2.2.7(10 月 3 日)官网外 App Store 页——别把它读成 LFM3 有 App。真正的用量证据在 Hugging Face(2026-11-02 抓取):LFM3-1.7B 687 likes / 30 天 37,568 次下载;GGUF 版 169 likes / 150,260 次下载;Omni-2B 269 likes / 8,376;VL-2B 200 likes / 9,121;Audio-2B 176 likes / 5,688第三方 HF API。对照前代:LFM2.5-2.6B-GGUF 30 天 409,542 次下载、LFM2.5-2.6B 859 likes——新模型的 likes 追上了,下载量只有前代主力 GGUF 的 37%。

开发者关注:GitHub 上 Liquid4All 组织 6 个库、合计 4,088 star库。主库 cookbook 2,735 star、fork/star 15%(420/2735,正常区间)、10-28 到 11-02 从 2,653 涨到 2,735(+82,约 3%),10-31 单日 +30 是发布后的峰值;suspect 为空,最近推送 2026-10-27库。liquid-audio 588 star、fork 比 17%、10-28 后 +8库。没有 LFM3 的官方代码仓库——权重只发在 Hugging Face,这解释了 GitHub 侧为什么看不到发布脉冲。第三方生态很薄:全库只有 morriszdweck/liquid-agent(建库 5 天、28 star、9 fork,fork/star 32%)一个明确基于 LFM3 的项目,基数太小,不构成刷星信号库。

讨论:HN 上发布贴(id 50262229,2026-10-27)171 分 67 评论,评论区是真实使用讨论(有人用 LFM2.6 在 RTX A4500 上做邮件/短信标注,称只有 40% 数据点能拿到可信标注;Liquid 员工 samstevens 在帖内答疑)官网外 HN。但对比自家前代:LFM2.5-24B-A2B 288 分 81 评论(10-14)、LFM2 首发 183 分 152 评论(2024-09-30)——LFM3 是三代里 HN 分数最低的一次发布。X 本地库里只有 omarsar0 一条(2026-10-28,381 赞 / 25 转 / 25 回复),官方号 @liquidai 不在我们的 core 名单内,无法统计库。

官网动态:站点活跃,10 月连发 d1-ultra(10-15)、LFM2.5-24B-A2B(10-13)、LFM3(10-27),首页轮播已换成 LFM3;模型页把 LFM2.5-2.6B、LFM2 全系标为 Deprecated,产品线在快速换代官网。企业侧有 Mercedes-Benz、Shopify、Qualcomm、AMD、MacPaw、Capgemini 等公开合作页官网。

自报 vs 实际

为什么成了 / 没成

它没有"没成"——公司层面在涨(融资、车企与电商的多年合同、模型半年一换代)。但这一次发布在产品层面是平的:PH 125 票第 7 名,和 2026-01 的 LFM2.5(129 票第 8)、2025-10 的 LFM2-Audio(125 票第 12)几乎一模一样,说明 PH 受众对"又一个更小的开源模型"已经脱敏;HN 171 分低于前代 24B 的 288 分,因为 2B 模型的兴奋点不在跑分而在"能不能塞进我的设备",而这类验证要几周才出结果。真正的隐忧在下载量:LFM3-1.7B 主模型 30 天 3.75 万次,而上一代 2.6B 的 GGUF 有 40.9 万次——开发者还停在上一代,新架构的迁移成本(自定义 trust_remote_code、llama.cpp 版本要求)是摩擦点。它成的地方在于分发:权重、GGUF/MLX/ONNX 全格式、llama.cpp/Ollama/LM Studio 全runtime 首发齐备,这是小团队做不到的工程投入。

对想跟的人

别做"又一个本地小模型"——LFM3-1.7B 发布 5 天 HF 下载 3.75 万,而前代 LFM2.5-2.6B-GGUF 有 40.9 万,模型层已经被开源+$10M 以下免费商用这条 license 打成零毛利,你再发一个只会更差。位置在把 1GB / 256K 上下文塞进具体工作流:HN 上那位用户用 LFM2.6 做邮件标注只拿到 40% 可信率,这就是可量化的产品缺口(置信度校准、失败回退、人工复核队列)。最大的坑是价格锚——官方 API 输入 $0.08/M、输出 $0.20/M,你的应用层收费必须撑得住这个成本基线,否则用户直接调 API。

没查到的

• indie(TrustMRR):无 liquid.ai 档案,拿不到逐月收入、MRR、订阅数、是否挂牌出售。
• appstore / googleplay / macappstore / chromestore:四个库都没有 LFM3 对应条目;Liquid Apollo 未上过任何区榜单,库里没有它的评分曲线。
• X:官方号 @liquidai 与创始人不在 core 名单,本地库只有 1 条相关帖,无法判断 X 侧真实声量。
• GitHub:没有 LFM3 官方仓库,拿不到权重仓库的 star 走势;gain_7d 全为 NULL(窗口两端未观测),只能用 10-28 起的逐日快照。
• 收入与合同金额:Mercedes-Benz、Shopify 等合作的具体金额均未公开,第三方估算互相矛盾,不做采信。