Moondream 3 против LFM2.5-VL 3B: один указывает на ответ, другой просто отвечает

Самое полезное различие между M​oondream 3 Preview и LFM2.5-VL-3B заключается не в их таблицах бенчмарков. Оно в том, что M​oondream 3 Preview рассуждает об изображении, указывая внутрь него — его цепочки рассуждений привязаны к изображению и ссылаются на конкретные области — тогда как LFM2.5-VL-3B — это явно модель без рассуждений, которая отвечает напрямую; этот выбор Liquid AI сделала, чтобы сохранить низкую задержку для работы на устройстве. Одно и то же изображение на входе — на выходе две совершенно разные вещи, и то, какая из них нужна, зависит от того, должна ли нижестоящая система доверять ответу или просто использовать его.

Всё остальное вытекает из этого форка. M​oondream 3 Preview — это разрежённая модель смеси экспертов с общим числом параметров 9B и 2B активных, выпущенная 18 сентября 2025 года компанией M​oondream, которую в октябре 2026 года приобрела Prime Intellect. LFM2.5-VL-3B — это плотная модель на 3.1B: языковой бэкбон на 2.6B с 400M визуальным энкодером SigLIP2 NaFlex, выпущенная Liquid AI 12 августа 2026 года в качестве прямого преемника LFM2-VL-3B. Одна — специалист, созданный для обнаружения и указания, а также умеющий отвечать на вопросы. Другая — универсальная модель, созданная для ответов и недавно научившаяся указывать.

Коллизия метрик, которую вы должны заметить в первую очередь

Поставьте два базовых числа рядом — и сравнение покажется почти ничьей. Но это не так, потому что это не одно и то же измерение.

На графике запуска Moondream модель Moondream 3 Preview указана с показателем 91,1 на RefCOCO. Liquid AI сообщает, что LFM2.5-VL-3B имеет RefCOCO precision@1, равный 87,9. RefCOCO accuracy и RefCOCO precision@1 — это разные статистики, вычисленные на одном и том же наборе данных, и разрыв в 3,2 пункта между ними ничего не говорит о том, какая модель лучше локализует объекты. Тот, кто ставит эти две цифры рядом на столбчатой диаграмме, сравнивает число с числом, определённым по-другому.

• Граундинг M​oondream 3 Preview — RefCOCO 91.1, на графике, где передовые базовые модели (GPT-5, Gemini 2.5-Flash, C​laude 4 S​onnet) запрашивались через шаблон, потому что у них нет нативного граундинга, и где некоторые оценки preview были получены на выборке из 100 вопросов, а не на полном наборе. Сообщено вендором и, как говорит сам M​oondream, нечестное сравнение.

• Grounding модели LFM2.5-VL-3B — precision@1 на RefCOCO 87,9, что выше 57,1 у предыдущей LFM2-VL-3B; Liquid объясняет это масштабированием синтетических данных для grounding. По данным производителя; сравнение на том же стенде с собственным предшественником — более значимая ось.

• Детекция и указание — Moondream 3 Preview: нативные навыки detect и point, структурированный вывод координат, часть архитектуры. LFM2.5-VL-3B: граундинг добавлен обучением и возвращается в виде координат тем же способом, а вызов функций также нов для линейки VL (ToolSandbox: с 26,4 до 59,5, BFCL v4: с 20,5 до 32,5).

Честный вывод: у Liquid AI есть аккуратное сравнение «до и после» на идентичных стендах, а у M​oondream — кросс-модельная диаграмма с оговорками о шаблонах. Ни то, ни другое не даёт прямого сравнения. Если точность обоснования — решающий фактор в вашей оценке, только ваш собственный размеченный набор станет единственным инструментом, который позволит окончательно это решить.

Чего вам стоит обоснованное рассуждение

Навык Moondream query по умолчанию работает в режиме рассуждений. Модель прорабатывает вопрос, и её трассировка ссылается на те области изображения, которые она использует, — их можно изучить в плейграунде, наведя курсор на текст. Везде, где человеку приходится проверять ответ — решение о браке на производственной линии, инцидент безопасности, флаг медицинской сортировки, — это свойство дорогого стоит. Это разница между моделью, которая говорит «нет», и моделью, которая говорит «нет, вот здесь».p>Цена — это токены. Режим рассуждений генерирует трассировку перед ответом, и документация самой Moondream предлагает лазейку: передайте reasoning=False для простых вопросов — компания знает, что этот режим не бесплатен. Это настоящее архитектурное признание: хорошо спроектированной модели не нужен был бы флаг, чтобы отключить размышление.

У LFM2.5-VL-3B нет эквивалента. Он был разработан как модель без рассуждений, и Liquid AI прямо говорит о компромиссе: прямой ответ сохраняет низкую задержку для использования в реальном времени и на устройстве. Здесь нет трассировки, которую можно было бы изучить, и нет режима, который можно было бы отключить. На кассе при считывании штрихкодов или на телефоне при переводе меню это правильное инженерное решение, и отсутствие трассировки не является дефектом.

Так что вопрос не в том, что лучше. Вопрос в том, читает ли что-либо ниже по потоку от вашей модели эти рассуждения. Если это делает человек, то обоснованные трассировки M​oondream — это та функция, за которую вы платите. Если это делает только программа, вы платите за токены, которые никто не будет читать.

Где 3.1B на самом деле выигрывает

Заявление LFM2.5-VL-3B о размере — не маркетинг. Она работает, используя менее 3,3 ГБ памяти, со скоростью 228 токенов в секунду на Apple M5 Max и 116 токенов в секунду на AMD Ryzen AI Max+ 395, а вместе с нативным чекпойнтом опубликованы экспорты в GGUF, ONNX и MLX. Это модель, которую можно запустить на ноутбуке, и Liquid AI также выпускает её как WebGPU Hugging Face Space, работающий во вкладке браузера.

У M​oondream 3 Preview меньшее число активных параметров — 2B против 3,1B, — но сравнение несимметрично, поскольку чекпойнт MoE должен быть полностью резидентным, даже если срабатывает лишь его часть. 9B весов нужно где-то разместить. Собственный ответ M​oondream на это — Photon, его локальный движок инференса, который запускает модель на GPU N​VIDIA начиная с Ampere и на Mac с Apple Silicon. Другое ограничение: LFM2.5-VL-3B достаточно мал, чтобы поместиться где угодно, а M​oondream 3 Preview быстр с точки зрения вычислений, но велик с точки зрения памяти.

• Контекст — у обоих по 32K токенов. Подлинная сходимость, и это стоит отметить с учётом двухлетнего скачка от 2K-окон предыдущего поколения M​oondream.

• Языки — LFM2.5-VL-3B перечисляет шестнадцать: английский, арабский, китайский, французский, немецкий, итальянский, японский, корейский, португальский, испанский, вьетнамский, тайский, индонезийский, хинди, русский, польский, и удвоила свой словарный запас до 128 000 для поддержки нелатинских письменностей. Карточка M​oondream 3 Preview делает акцент на визуальных возможностях, а не на списке языков; относитесь к многоязычному VQA как к тому, что стоит протестировать, а не как к обещанной возможности.

• Чтение документов — LFM2.5-VL-3B: DocVQA 91.1, ChartQA 81.3, OCRBench v1 84.2, OCRBench v2 (английский) 47.5, MMMU 48.4. Moondream 3 Preview: DocVQA 88.3, ChartQA 86.6, POPE 89.0. Разные методики оценки, данные заявлены производителями с обеих сторон.

• О чём LFM2.5-VL-3B говорит вам не делать — в карточке Liquid AI прямо сказано, что модель не рекомендуется для задач с длинным контекстом или требующих интенсивных рассуждений, таких как визуальный веб-дизайн или технические вопросы по чертежам. Эта фраза полезнее большинства таблиц с результатами бенчмарков.

Развёртывание и место маршрутизатора

Ни одна из этих моделей не обслуживается через OrcaRouter, и об этом стоит сказать прямо, а не ходить вокруг да около: обе — это чекпоинты с открытыми весами, которые вы запускаете сами, а хостинговый эндпоинт M​oondream 3 Preview — M​oondream Cloud — закрывается 13 ноября 2026 года после приобретения компанией Prime Intellect, при этом неизрасходованные кредиты будут возвращены.

Это меняет сам характер решения. Команда, делающая стандартом VLM на собственных серверах, обычно в итоге заводит вторую, внешнюю модель для случаев, с которыми локальная справляется плохо, и в этот момент проблемой становится интеграция: два SDK, две схемы аутентификации, две политики повторных попыток и сбой у поставщика, который становится вашим сбоем.

Именно для такого случая и создан DSL маршрутизации OrcaRouter. Вы объединяете несколько моделей в один вызов — локальная модель на 3,1 млрд отвечает на то, что может, а размещённая модель берёт на себя остаток — за одним ключом для более чем 200 моделей, с передачей прайсовой цены провайдера без наценки и автоматическим переключением при деградации вышестоящего сервиса. Поскольку ни M​oondream 3 Preview, ни LFM2.5-VL-3B нет в этом каталоге, слой маршрутизации находится над ними, а не заменяет их: именно так вы сохраняете дешёвый локальный путь дешёвым, не превращая сбой у вендора в свой собственный.

Лицензионная развилка, которая острее, чем бенчмарки

Две разные философии лицензирования, и для решения о продукте эта разница важнее, чем разрыв в 3 балла в оценке.

Moondream 3 Preview поставляется под Business Source License 1.1 с дополнительным разрешением на использование (No Third-Party Service). Внутреннее использование и использование в продакшене, личные проекты, исследования, бенчмарки, файнтюны, мерджи, квантования, дельты весов и использование внутри продукта, который существенно не пересекается с платными предложениями Moondream, — всё это разрешено. Продажа хостируемого API, предоставляющего аналогичные возможности компьютерного зрения, управляемого сервиса «Moondream-as-a-service» или встраивание весов в платный SDK, обеспечивающий сопоставимые возможности, требует отдельного соглашения. Moondream 3.1 перешёл на Moondream Model License 1.0, где то же правило сформулировано яснее: использование в качестве компонента вашего продукта разрешено, а доступ к самому Moondream как к продукту — нет. Периферийные устройства, VPC, контролируемые заказчиком, и запуск модели на арендованных облачных или неоклаудных GPU — всё это явно относится к разрешённой стороне.

LFM2.5-VL-3B распространяется под собственной лицензией Liquid AI LFM Open License v1.0. Прочитайте её перед выпуском, как и любую другую нестандартную лицензию, но эти семейства по своей природе разные: ограничение Moondream нацелено на один конкретный бизнес — перепродажу модели, — тогда как у Liquid — широкая открытая лицензия с собственными условиями.

Если вы специализированный разработчик под конкретную предметную область, оба варианта подойдут, а вопрос лицензии — формальность. Если ваш бизнес хотя бы отдалённо похож на «мы хостим модели компьютерного зрения для других людей», лицензия M​oondream — это ограничение, которое вы прочтёте первым, а лицензия LFM — та, которую вы, вероятно, согласуете.

Какой выбрать?

Выберите M​oondream 3 Preview, если ответ должен быть проверяемым. Если человек проверяет вывод, если трассировка должна показывать, какая часть изображения определила решение, если обнаружение и указание — это основной продукт, а не функция, — то именно такое обоснованное рассуждение и есть вся причина платить 9B памяти за модель с 2B активных параметров. Заложите бюджет на Photon или GPU и планируйте с учётом закрытия hosted-эндпоинта.

Выберите LFM2.5-VL-3B, если модель должна работать на самом устройстве. Если вы поставляете решение на телефон, ноутбук, промышленный бокс в цеху или вкладку браузера, а рабочая нагрузка одношаговая, с высокой пропускной способностью и низкой задержкой — чтение экранов, транскрибирование документов, обнаружение объектов в потоке, — то плотная модель на 3,1 млрд параметров, которая отвечает без размышлений, — это ровно то, что вам нужно, и её 228 токенов в секунду на M5 Max — то самое число, которое всё решает.

Берите обе, если у вас есть на это бюджет, и распределяйте задачи между ними: LFM2.5-VL-3B на каждый кадр, потому что его запуск почти ничего не стоит, Moondream 3 Preview на те кадры, где обоснованный ответ стоит того, чтобы подождать.

Чего цифры не могут вам сказать, так это того, не пошло ли что-то не так на практике: задокументированные инциденты с ИИ и сбои агентов, связанные с моделями этого класса, собраны в архиве инцидентов ИИ OrcaRouter, где каждая запись сопровождается собственными источниками, оценкой серьёзности, уровнем достоверности и отметкой о спорности.