X @ollama● 精選AI 評分68
Liquid AI 的 LFM3 系列模型上線 Ollama
Liquid AI 的 LFM3 系列模型已可在 Ollama 本地執行，覆蓋文字、視覺、音訊、omni 與決策模型。文字模型在 4-bit 量化下僅約 1 GB，上下文視窗 256K，官方定位是可隨處執行、並能在單張 GPU 上微調的小模型。
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Hugging Face blog● 精選AI 評分74
Liquid AI 發布 LFM3：六款 2B 級多模態模型共用同一骨幹
Liquid AI 推出 LFM3 系列，六款 2B 級模型（文字、視覺、音訊、全模態與決策）均從 LFM3-1.7B-Base 派生，可按輸入模態選型，並在單張 GPU 上微調後部署到端側。LFM3-1.7B 比 LFM2.5-2.6B 引數少 35% 卻更強，4bit 量化約 1GB，上下文 256K，8K 上下文下比 LFM2-1.2B 快約 25%。
Hacker News front pageAI 評分68
Liquid AI 發布 LFM3：六個 2B 級多模態開源模型
Liquid AI 發布 LFM3 家族，首發六個約 2B 引數的多模態模型，均源自同一 LFM3-1.7B-Base 骨幹，覆蓋文字、視覺、音訊、omni 以及兩個決策模型。基座以 22T tokens 預訓練，最後 3.5T tokens 的中期訓練將上下文擴至 256K。架構由門控短卷積、256 token 滑窗注意力與全域性注意力三混合而成，8K 上下文下比 LFM2 快約 25%。
Hugging Face blog● 精選AI 評分65
TII 發布 Falcon-Emirati-7B，專為阿聯酋方言適配
阿聯酋 TII 發布 Falcon-Emirati-7B，一個基於 Falcon-H1-Arabic 的方言專用模型，目標是用阿聯酋阿拉伯語的理解與生成方式覆蓋詞彙、語氣和文化語境。底座 Falcon-H1-Arabic 採用 Mamba 與 Transformer 注意力並行的混合架構，家族含 3B、7B、34B 三檔，上下文視窗最高 128K 與 256K token。
Hacker News front pageAI 評分69
Cerebras 用 59 片晶圓部署 3 萬億引數 Kimi K3
Cerebras 詳解如何在自研 WSE-3T 晶圓上部署萬億引數模型：以開源的約 3 萬億引數 Kimi K3 為例，需要 59 片晶圓，可跑到 1000–2000+ tokens/s。每片晶圓有 44GB 片上記憶體，按 4-bit 權重、8-bit KV cache、256k 上下文計算，69 個線性注意力層每片放 2 層、24 個稠密層每片放 1 層。
Ollama releases● 精選AI 評分75
Liquid AI 的 LFM3 小模型系列上線 Ollama
Liquid AI 的新小模型系列 LFM3 已可在 Ollama 本地執行，面向本地 agent、工具呼叫與結構化輸出。系列包含 1.7B 文字模型（256K 上下文）、影像理解版 lfm3-vl、支援 18 種語言語音識別、翻譯與合成的 lfm3-audio，以及文字、影像、音訊一體的 lfm3-omni；決策模型 d1 也新增 2B 版本。目前 lfm3 與 d1 2B 僅在 rc1 的 Apple 硬體上支援，Linux、Windows 稍後跟進。