LFM3リーク：Liquid AIの次なるファミリーは4つの小型オムニモデル

GitHubで2026年10月27日にオープンされたプルリクエストは、公開されていないモデルファミリーをSGLangでサービングする方法を教えようとしている。そこには4つのチェックポイント——LFM3-1.7B、LFM3-VL-2B、LFM3-Audio-2B、LFM3-Omni-2B——が挙げられ、出荷済みのLFM2.5-2.6BおよびLFM2.5-24B-A2Bと突き合わせて読むと、Liquid AIが次に何を作るかの青写真のように読める。このPRは未マージだ。CIチェック3つはすべて失敗している。Liquid AIはそのどれも発表していない。その未マージの差分が、今日時点でのLFM3に関する公開記録のすべてであり、それが何であるかをわきまえて読むなら、ほとんどのローンチ記事より情報量が多い。

では、証拠について正確に述べよう。というのも、それは一方では乏しく、もう一方では異常なほど詳細だからだ。ここにあるのはリリース日でも、価格でも、ライセンス条件でも、ベンチマークスコアでもない。LFM3のモデルカードも、Hugging Faceのリポジトリも、ブログ記事も、API一覧も存在しない。存在するのは、tugot17 — Piotr Mazurek による貢献——この人物は過去2か月でSGLang、llama.cpp、mlx-vlmにLFMランタイムサポートを投入してきた——に加え、Liquid自身が公開している、まもなく置き換えられるLFM2.5世代に関する資料である。以下の内容はすべて、それに応じてラベル付けされている。

プルリクエストが実際に提示している内容

PRのタイトルは[Feat] lfm3: テキスト、ビジョン、音声、Omniサポートを追加で、変更の種類を示す2つのラベル「jit-kernel」と「Multi-modal」が付いています。4つのモデルファミリーそれぞれに固有のチェックポイントパスを持つ、ネイティブなテキスト生成を追加するものです：

• LFM3-1.7B — テキスト入力、テキスト出力。ファミリーの基盤となるプレーンな言語モデル

• LFM3-VL-2B — テキスト・画像・動画を入力、テキストを出力

• LFM3-Audio-2B — テキストと音声を入力として受け取り、テキストを出力し、さらに /v1/audio/transcriptions エンドポイントにも接続されています

• LFM3-Omni-2B — テキスト、画像、音声、動画を入力（動画自体のサウンドトラックを含む）、テキストを出力

そのリストの一点は、立ち止まって考える価値がある。どのバリアントもテキストを出力する。PRのどこにも音声出力の経路はなく、音声モデルの非チャット領域は文字起こしだ——音声入力、テキスト出力。これはLiquidの現在のオーディオ製品ラインより狭い。そこではLFM2.5-Audio-1.5BがASR、TTS、インターリーブ音声チャットを単一モデルで扱うと文書化されている。最初のSGLang版がLFM3-Audioのテキスト生成半分だけを対象にしているのか、それともomniファミリーが音声合成を本当に落としているのか。PRではどちらとも決められず、決められると言う人は推測しているだけだ。「LFM3は話す」は未証明として扱え。

diff の残りは実装の詳細だが、それでもこの作業の年代を物語る。プロジェクターを備えた視覚・音声エンコーダー、共有バックボーン、ハイブリッドキャッシュ統合、PyTorch フォールバック付きの CuTe DSL 畳み込みカーネル、そして FlashInfer が既定でページドプリフィルを使うためスライディングウィンドウアテンションが正しく動作するという注記。検証は H100 上で FP16 で、説明が呼ぶところのものを使って実行された：開発用チェックポイント — 後で重要になる四語。

アーキテクチャの一文と、多くの人が誤読する数字

PRは、LFM3を、フルアテンションとスライディングウィンドウアテンションを備えたゲート付き短畳み込みの共有バックボーンとして説明している。これはLFM2の系譜を置き換えるものではなく、継続するものだ。LFM2.5-24B-A2Bは、40層にわたるゲート付き短畳み込みとグループ化クエリ（GQA）アテンションのハイブリッドとして文書化されている。この漏洩情報で新しく見えるのは、フルアテンションと並んで明示的なスライディングウィンドウの構成要素が存在することである。

検証ノートには、256トークンのスライディングウィンドウを超えて実行されるプロンプトについて言及があり、これこそが今週いっぱい文脈を無視して引用されるであろう数字です。これはLFM3のコンテキスト長ではありません。ハイブリッド設計では、畳み込み層が長距離の信号を担うため、アテンション層は局所的な範囲だけを見れば済みます。これがこのアーキテクチャの前提そのものであり、LFM2.5-24B-A2Bで131,072トークンのコンテキストを保持できるのに、そのほとんどの層が二次関数的なアテンションを行っていない理由でもあります。256トークンのアテンションウィンドウは、モデルが1つの層の中でどこを見るかという話であり、どれだけのテキストを受け入れられるかという話ではありません。PRはLFM3の総コンテキスト長を明記しておらず、Liquidの外部でそれを知る人はまだいません。

なぜランタイムのプルリクエストはノイズではなくシグナルなのか

インフラの差分から製品戦略を読み取ることに疑念を抱くのは合理的だ。この特定のケースでは、そのパターンは無視できないほど一貫している。なぜなら、Liquid はエンジンサポートを重みと同時に、その後ではなく出荷しているからだ。LFM2.5-2.6B は llama.cpp、MLX、vLLM、SGLang、ONNX、Transformers 5.0+ を初日対応先として挙げている。LFM2.5-24B-A2B はローンチ時に llama.cpp、MLX、vLLM、SGLang、ONNX でサポートされていた。5つのランタイムを揃えて登場するファミリーは、発表前にカーネルが書かれていなければならない。つまり、PR が先に着地し、ブログ記事が後を追うということだ。

著者はその年表に正確に当てはまる。Mazurekの公開履歴は、LFM統合作業の連続だ。9月のSGLangにおけるLFM2-VL向けDSpark投機的デコーディング、同月のllama.cppにおけるLFM2.5-VL-3BとDSparkドラフトモデルの修正、mlx-vlmにおけるテキストモデルから継承した投機的デコーディング、そして10月13日のSGLangにおけるLFM2-MoE設定の再利用である。LFM3はその連続の次の項目であり、ファミリーの名称が変わった週末に登録された。

二つの不在は、存在と同じくらい雄弁に語っている。Hugging Face Transformers には LFM3 に対応するプルリクエストがなく、そのリポジトリを検索しても何も見つからない。また、SGLang の PR は、--trust-remote-code を付けた標準の Transformers 5.19.0 を通じてチェックポイントを読み込んでいる。これは、アーキテクチャがまだライブラリにネイティブ対応していない場合に取る手法だ。さらに、LFM3 に対する投機的デコーディングを明確に却下するコミットもあり、2.5 世代向けに提供された DSpark の取り組みはまだ引き継がれていない。早い段階であり、設計上不完全だ。

誰も答えていないサイズの疑問

ここでは、その漏洩と公言された野心が相反する方向へ引っ張り合っており、その緊張こそがこの文書で最も興味深い点だ。

Liquidのプレトレーニング責任者であるMaxime Labonneは、LFM3の目標を、350M～1.2B規模で機能するショートコンボリューション手法が10Bパラメータを超えても通用するかどうかを検証することだと説明した。それはアテンションアーキテクチャが歴史的に優位に立ってきた領域である。これはスケーリングに関する問いであり、大規模モデルを意味している。

漏洩したチェックポイントは1.7Bが1つと2Bが3つです。その質問が対象としている閾値を上回っているものは一つもありません。

解釈は二つ残る。第一は、これらがコンパクトな第一波だという見方だ。大型の兄弟モデルが登場する前の、スマートフォンや車向けのオムニファミリーであり、Liquidが常に小型モデルから始めてきたこととも、PRがこれらを最終リリースではなく開発用チェックポイントと説明していることとも一致する。第二は、1.7Bと2Bが単にカーネルの検証に都合のよいサイズにすぎず、実際に何が出荷されるかについて何も語っていないという見方だ。正直なところ、このリークが証明するのはファミリーの存在とその形であり、上限ではない。10B超のLiquidモデルを待っているなら、このPRはそれを約束もしていなければ、除外もしていない。

LFM3が受け継ぐもの、良いにつけ悪いにつけ

打ち負かすべきベースラインは最近のもので、十分に文書化されています。LFM2.5-24B-A2Bは2026年10月13日にリリースされ、総パラメータ24B、アクティブ2B、40層、64エキスパート、top-4ルーティング、131,072トークンのコンテキスト、128K語彙、33Tの事前学習トークンを備えています。8月上旬のLFM2.5-2.6Bは、128Kコンテキストで2.5GB未満に収まります。LFM2.5-VL-3Bは、2.6BベースとSigLIP2視覚エンコーダーを組み合わせています。

率直に言っておくべきこと：Liquidがこれらについて公開するベンチマークはすべて、Liquid自身のハーネス上でベンダーが実施したもので、独立した評価は一切付いていない。LFM2.5-24B-A2Bの主要な数値——AutomationBench 27.69、BFCLv4 65.01、ToolSandbox 80.71、IFEval 96.75——はLiquidの数値であり、同じ表では、WebArena Verified（26.75 対 37.62）、GPQA Diamond、SWE-Bench VerifiedでQwen3.6-35B-A3Bに負けていることが示されている。敗北を含むベンダーの表は、そうでない表より信頼できるが、信頼できることは検証済みであることと同じではない。LFM3の数値はどのような種類のものも存在しないため、まだ比較できるものは何もない。

ライセンスも引き継がれます。Hugging Face 上の Liquid の最近の LFM チェックポイントはそれぞれ license: other とタグ付けされています — Apache-2.0 でも MIT でもない、LFM 独自のライセンスです。LFM3 がどのライセンスで提供されても、モデルカードに別段の記載がない限り同じカスタム条件だと想定し、重み上で製品を構築する前にそれらを読んでください。

実際にいつ実現する可能性があるのか

誰にも日付は分かっていない。プロとして予想している人々でさえそうだ。Manifold Marketsの「LiquidAI LFM3はいつリリースされるか」という質問では、2026年第4四半期が40%、2027年第1四半期が21%、2027年第2四半期が21%、2026年第3四半期が11%、2026年第2四半期が7%となっている。総取引量はおよそṀ160で、これは少なすぎるため、この割合はコンセンサスではなく一握りのトレーダーを反映したものだ。これは「おそらく次の2四半期のどこか」と読み取るべきで、それ以上に正確には読めない。

技術的な仕組みは、先延ばしよりも早期を支持している。主要ランタイムに入るカーネル作業は初期段階ではなく終盤のエンジニアリングだ——1年先のモデルのためにCuTe畳み込みカーネルを書き、ハイブリッドキャッシュを配線するものではない。ファミリー名は4つのバリアントと4つのチェックポイントパスにわたってLFM3に安定した。しかしPRは未マージで3つのチェックはすべて赤、まだ得ていない承認レビューが必要で、さらに22のomni検証チェックのうち2つ、16のvisionチェックのうち2つが依然としてROUGE比較で失敗している。それは進行中のブランチであり、リリース候補ではない。

今週モデルを選ぶ場合、これが何を意味するか

LFM3に関する何も、今日あなたが下す決定を変えるべきではない。それは利用可能でも、価格が示されても、ベンチマークされても、一般にライセンスされてもいない。今すぐ小型マルチモーダルモデルが必要なら、LFM2.5世代が現実的な答えであり、その制約 — ベンダー報告のスコア、カスタムライセンス、そしてLiquid自身の表と外部の報道の両方が弱点と指摘するコーディングプロファイル — が比較検討すべき点だ。

リークが本当に役立つのは計画立案のためだ。これにより、コンパクトなオムニファミリーが登場しつつあり、おそらく複数のランタイムに同時に展開され、その音声版は音声合成を行わない可能性があることがわかる。もしロードマップでLiquidの次の一手がより大きなテキストモデルだと想定していたなら、これまでの証拠はその想定を支持していない。

実行環境の断片化こそが、このファミリーが生み出す実用的な問題です。Liquidがllama.cpp、MLX、vLLM、SGLang、ONNXへ同時に提供する習慣は、ポータビリティには良い一方で、単一のエンドポイントを求める人には厄介です。5つのエンジンは、5つのデプロイ形態、5組の前処理の癖、そして修正が反映される5つの異なる日付を意味します。OrcaRouterの200以上のモデルのカタログには現在、LFMチェックポイントが1つも含まれていないため、それ経由でLFM3を呼び出す方法はなく、将来それが可能になるという約束として本稿の内容を読むべきではありません。この状況でルーティングレイヤーが実際に果たす役割は、実績のないモデルと本番経路の間の継ぎ目です — 新しいものにトラフィックの一部を流し、その背後に既知のモデルを残し、フェイルオーバーが隙間を埋める。そうやって、40%の予測市場に顧客向け機能を賭けることなく、未リリースのファミリーの後継モデルを評価するのです。

注目に値する未解決の疑問

これ以上の推測より早くこれを決着させる4つの点がある。4つのチェックポイントパスが実際にダウンロード可能なHugging Faceリポジトリになるかどうか——現時点でLiquidAI組織を検索してもLFM3では何も見つからず、PRで名指しされたリポジトリも公開状態では解決できない。TransformersのPRが出るかどうか——これはアーキテクチャがリモートコード経由で動かされるのではなく、適切にアップストリーム化されていることを示す。失敗している検証チェックが解消されるかどうか——22件中2件のomni失敗が、デモとマージの分かれ目だからだ。そして、このファミリーに10B超のメンバーが登場するかどうか——LabonneがLFM3はこの問いに答えるために存在すると述べた、まさにその問いだ。

それまでは、LFM3について誰もが書ける最も正確な一文は、この記事の冒頭で示したものだ。プルリクエストが存在し、まだマージされておらず、Liquid AIが発表していない4つの小型オムニモデルの名前を挙げている。それは確かなシグナルだ——ただし初期のものであり、初期のシグナルはまさにそういうものとして読まれるべきだ。