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2026-10-30端侧 · 许可门槛

六个 2B 级模型塞进手机：文本档 4-bit 占 1 GB，商用卡一道营收门槛

端侧这摊的规矩一直是「小、快、能落地」。10 月 27 日这批六个模型把文本、视觉、音频、全模态和「毫秒级做判断」的决策档一次配齐——但「开放权重」四个字后面跟的那道年营收 1000 万美元的商用门槛，比任何一项跑分都更需要先读。

一、六个模型各管一摊（官方自报口径）

模型	做什么	关键数字
LFM3-1.7B	文本输入输出，为智能体工具链做过训练	1.73B 参数、12.8 万词表、256K 上下文、4-bit 约 1GB
LFM3-VL-2B	文本/图像/视频输入	自研视觉编码器仅 164M，官方称算力为上代所用 SigLIP2 编码器的三分之一
LFM3-Audio-2B	文本与音频双向输入输出	18 种语言语音转写/合成/翻译，首字延迟低至 50 毫秒
LFM3-Omni-2B	视、听、语一个模型全包	2.2B 参数，家族首个全模态
d1-2B / d1-Omni-2B	不写长答案，一次前向给一批带概率的判断	point/read/estimate/pick 四类有类型回答；d1-2B 比上代 d1-3B 少三分之一参数

二、端侧数字是怎么来的

骨干 24 层「三重混合」：13 层门控短卷积（卷积核由 3 加到 7）、5 层 256 词元滑动窗口注意力、6 层全局注意力；预训练 22 万亿词元，末段 3.5 万亿把上下文扩到 256K；
架构搜索覆盖 14 种设备与后端组合（旗舰手机、树莓派 5、M4 Max、桌面 CPU、云端 GPU、NPU 都在列）；
官方演示口径：LFM3-1.7B 在 iPhone 17 Pro 上解码 43.6 tok/s、占用内存 1.90GB；音频码本 LiquidCodec 在单 CPU 线程上以约 87 倍实时速度还原语音；
跑分均为厂商自报：文本档在网页智能体基准 WebArena-Verified 上 38.42（上代 3.02），家族 62 项评测均分由 57.6 升至 71.4。

三、许可门槛比跑分更需要先读

LFM Open License v1.0：研究、非营利用途不受限；商用仅限年营收低于 1000 万美元的组织；超出这条线，「开源」就成了「源码可得」——大型集成商、云厂商用它做产品，要先按授权谈判处理。发布伙伴名单（AMD、Arm、Intel、英伟达、高通等）说明生态推力不缺，缺的是你自己对一遍主体营收档位。

端侧选型把这两栏先填了

四条：

先查自家主体年营收是否低于 1000 万美元——这条决定「开源」还是「授权」；
端侧内存按 4-bit 1GB（文本）与 2B 档实际占用两级估算，别拿桌面跑分套手机；
决策档（d1）适合「要结论不要文章」的巡检、点验类场景：一次前向出一批带概率判断，接入时按字段解析；
家族全部数字为厂商自报，接入前用自己设备复测。

来源：Liquid AI 官方博客与模型卡、智源社区/Iresearch 等媒体转述（数字均标厂商自报口径）本文仅转述公开报道，不评判任何企业与产品，不构成投资建议。

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「六个 2B 级模型塞进手机：文本档 4-bit 占 1 GB，商用卡一道营收门槛」，机悟 JAVIS，2026-10-30，https://jiwu.org.cn/news-2026-10-30-lfm3-six-edge-models.html

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[六个 2B 级模型塞进手机：文本档 4-bit 占 1 GB，商用卡一道营收门槛](https://jiwu.org.cn/news-2026-10-30-lfm3-six-edge-models.html)（机悟 JAVIS，2026-10-30）