Liquid AI、スマホで動く軽量AI「LFM3」6モデルを公開

米Liquid AIは10月27日、スマートフォン端末内で動作する軽量AIモデルシリーズ「LFM3」を発表しました。
文章、画像、動画、音声に対応する6モデルを公開し、学習済みモデルをHugging Faceで配布しています。
文章用モデルは外部ツールの操作に強く、メール分類や予定管理などへの活用を想定しています。

記事の概要

Liquid AIは、米マサチューセッツ工科大学（MIT）の人工知能研究所から生まれた、2023年設立のAI企業です。
LFM3の文章用モデル「LFM3-1.7B」は、約17億パラメーターで日本語を含む16言語に対応します。
データを4ビットに圧縮するとモデル本体は約1GBに収まり、スマートフォンでも動作可能です。
入出力は最大256Kトークンに対応しますが、長文処理では別途メモリが必要です。
外部ツールの呼び出しを評価する「BFCL V4」では71.39点を記録し、Qwen3.5-9Bの62.83点を上回りました。
ブラウザー操作を評価する「WebArena-Verified」でも38.42点となり、Qwen3.5-9Bの28.94点を上回りました。
一方、「GPQA Diamond」や「RULER 128K」ではQwen3.5-9Bを下回り、知識量や複雑な推論では差がついています。
LFM3は独自の「LFM Open License v1.0」で公開され、年間売上高1000万ドル以上の法人による商用利用は許諾対象外です。

記事のポイント

1. ツール操作で高い評価： BFCL V4で71.39点、WebArena-Verifiedで38.42点を記録し、Qwen3.5-9Bを上回りました。
2. 業務特化に対応： メール分類や予定管理、文書からの情報抽出など、外部機能を呼び出す業務に向いています。
3. 商用利用に条件： LFM Open License v1.0で公開され、年間売上高1000万ドル以上の法人は許諾対象外です。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： スマートフォン内で処理できるため、メール分類や予定管理などをクラウドに依存せず実装する選択肢が増えそうです。まずは対象業務の手順化と端末側のメモリ要件を確認する必要があります。
• 業務アプリ開発者： ツール呼び出しの評価が知識量や複雑な推論を上回る点から、汎用チャットよりも外部機能と定型処理を組み合わせる設計が検討しやすくなりそうです。
• AI基盤の提供者： 小型モデルでも特定のエージェント業務で評価されるため、モデルの規模だけでなく端末内動作やツール操作性能を訴求する競争が強まる可能性があります。商用利用条件の確認も欠かせません。

このニュースの背景

クラウドの大規模な計算設備に頼らず、スマートフォンやPCで効率よく動くAIへの需要を背景に、端末内処理を重視したモデルが登場しています。
LFM3-1.7Bは4ビット圧縮時にモデル本体が約1GBとなり、スマートフォンでの動作を想定できる一方、長文処理には別途メモリが必要です。
ベンチマークでは外部ツールの呼び出しやブラウザー操作でQwen3.5-9Bを上回った一方、知識量や複雑な推論、長文検索では下回りました。
年間売上高1000万ドル以上の法人は商用利用の許諾対象外とされており、導入を検討する企業は性能だけでなくライセンス条件も確認する必要があります。

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ASCII.jp

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