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LFM3-VL-2B

Liquid AI오픈 웨이트LFM Open License v1.0 · 상업적 사용 가능

설명

LFM3-VL-2B is Liquid AI's open-weight 1.92B vision-language model (1.73B LFM3 language model + new 164M in-house conv/attention vision encoder + 25M projector), released Oct 27, 2026 as part of the LFM3 family. Inputs: text, images, and video (first LFM vision model with video, sampled at 2 fps) at native resolution; text output. Reasons step by step before answering (thinking), with spatial/embodied reasoning and grounding aimed at robotics, plus document/OCR/chart and GUI understanding. 128K context; 16 languages. Vendor reports a 71.4 average across 62 vision benchmarks (vs 57.6 for LFM2.5-VL-3B). Not recommended for coding, multi-turn conversations, or complex reasoning per the model card. Hugging Face: LiquidAI/LFM3-VL-2B (+ GGUF, MLX, ONNX). License: LFM Open License v1.0. Catalog benches are the thinking-mode column from the model card table. No catalog id (recorded here only): SEED-Bench image 78.6, MM-Vet v1 57.4, PerceptionBench 37.1 (catalog id is Moonshot's internal benchmark), HR-Bench 8K 76.2, ZoomBench 62.6, V*Bench 86.4, CV-Bench 88.8, LogicVista 60.4, RefCOCO-M 95.2, Point-Bench 73.8, MindCube tiny 56.5, SAT 80.2, Where2Place 44.9, OpenEQA 76.3, VSI-Bench 63.1, ScreenSpot-v2 desktop/mobile/web 94.6/92.2/89.9, MMMB 85.2, Multilingual MMBench 83.6, MM-ToolSandbox 42.5. No gateway id or price at time of adding, so no provider row. Sources: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM3-VL-2B · https://www.liquid.ai/blog/lfm3.

출시일
2026-10-27
파라미터
1.9B
컨텍스트 길이
—
모달리티
—

능력 레이더

70
general
0
coding
70
reasoning
43
science추정
49
agents
70
multimodal

전용 과학 벤치마크가 없을 때 Science는 LLM Stats 과학 점수 또는 추론 능력에서 추정합니다.

랭킹

도메인#순위점수소스
멀티모달 랭킹129
27.0
LS

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

General

MLVU-M71.3%자체 보고

Math

MathVista-Mini84.2%자체 보고
DynaMath79.2%자체 보고
We-Math68.6%자체 보고
MathVision51.6%자체 보고

Multimodal

MM IF-Eval72.8%자체 보고
VideoMME w/o sub.62.8%자체 보고
VideoMMMU49.6%자체 보고

Reasoning

ChartQAMasry et al. (2022)92.7%자체 보고
CharXiv-D87.5%자체 보고
CharXiv-R70.2%자체 보고

Vision

DocVQADocVQA (2020)96.7%자체 보고
CountBench0.93 / 100자체 보고
RefCOCO-avg0.91 / 100자체 보고
POPE88.7%자체 보고
TextVQA87.9%자체 보고
MME86.9%자체 보고
OCRBench86.3%자체 보고
InfoVQA86.2%자체 보고
MMBench-V1.186.1%자체 보고
EmbSpatialBench0.83 / 100자체 보고
HR-Bench (4k)82.3%자체 보고
RealWorldQA79.3%자체 보고
MMStar74.4%자체 보고
ActivityNet71.2%자체 보고
BLINK71.1%자체 보고
MVBench69.4%자체 보고
VideoMME w sub.69.0%자체 보고
MuirBench66.4%자체 보고
Hallusion Bench65.6%자체 보고
MotionBench64.0%자체 보고
OCRBench-V2 (en)63.5%자체 보고
RoboSpatialHome0.63 / 100자체 보고
MMMU (val)55.7%자체 보고
ScreenSpot Pro55.5%자체 보고
MMVU52.9%자체 보고
RefSpatialBench0.50 / 100자체 보고
ERQA48.2%자체 보고
MMMU-Pro45.7%자체 보고
LVBench41.2%자체 보고
SimpleVQA0.36 / 100자체 보고

AA 평가 지수

(Artificial Analysis)

AA 평가 데이터가 없습니다

LLM Stats 카테고리 점수

(LLM Stats (zeroeval))
Safety
90
Structured Output
80
Embodied
80
Image To Text
70
Math
70
Multimodal
70
Reasoning
70
Spatial Reasoning
70
General
70
Grounding
70
3d
70
Vision
70
Video
60
Healthcare
50
Long Context
40

가격

가격 데이터가 없습니다

속도

속도 데이터가 없습니다

공급자 가격 순위

프로바이더 데이터가 없습니다

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