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开发者称LFM3小模型架构优于更大模型
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先了解这件事
AI 综述
一位开发者在 Reddit 的 r/LocalLLaMA 板块发帖，称在长程状态跟踪推理任务上，Liquid AI 的 LFM3 1.7B 架构比更大的 Qwen3.5 9B 更合适。该开发者将 LFM3 1.7B 经双 RYS 层扩展至 3B，单次 SFT 训练仅用 107 分钟、2600 步，测试成绩即超过 Qwen3.5 9B（层复制后 12B）经 SFT 加 8 次 RL/SLERP 合并的最佳结果。目前该结论来自单一开发者的自测，报道未披露具体测试集、评分方式及其他复现情况。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月31日 01:01
开发者称LFM3 1.7B扩展至3B后，单次SFT成绩超过Qwen3.5 9B多轮训练结果。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- Reddit · r/LocalLLaMA开发者实测：LFM3 1.7B 架构比 Qwen3.5 9B 更适合长程状态跟踪推理任务
一位开发者将 Liquid AI 的 LFM3 1.7B 经双 RYS 层扩展至 3B 后，单次 SFT 训练仅用 107 分钟、2600 步，测试成绩即超过 Qwen3.5 9B（层复制后 12B）SFT 加 8 次 RL/SLERP 合并的最佳结果。
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