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LFM3-1.7B: Neuheiten, nötige Hardware, so nutzt du es kostenlos

LFM3-1.7B offers a 256K token window in a 1 GB footprint, ideal for local agents and fast fine-tuning. See how its benchmarks compare to larger models and…

Was das Video sagt

LFM3-1.7B packs a 256K token window into about 1 GB of RAM. It’s built for local agents and can run on a phone or laptop.

LFM3-1.7B is a text-only language model from LiquidAI. The architecture mixes gated short convolutions, sliding-window attention and global attention across 24 layers. The model is released under the LFM Open License v1.0.

According to LiquidAI, the model is post-trained for agentic use cases like Hermes Agent, Pi and OpenClaw, and it comes with a 256 K token context window. At 4-bit precision it needs only about 1 GB of memory, so it fits on any phone or laptop. The design encourages quick domain-specific fine-tuning on a single GPU, making it easy to adapt to new formats or tools.

The model card lists several benchmark results. In the LiveClaw agent test LFM3-1.7B scores 45.60, beating larger models like Qwen3.5-9B. For tool-use tasks it reaches 71.39 on BFCL V4. In coding, LiveCodeBench v6 shows a 73.46 score, and on instruction following IFEval it hits 96.66. These numbers indicate strong performance for a 1.7 B parameter model.

LFM3-1.7B shines in agentic applications, tool calling and structured output tasks, and it runs faster than comparable models on edge devices. However, the model card warns that it is not recommended for agentic coding or complex multi-step reasoning because of its small size.

If you run AI at home, need a model that fits on a phone or laptop, or want to fine-tune quickly for a specific domain, LFM3-1.7B is a good fit. It works on modest GPUs like an RTX 4060 and can be run locally with GGUF files in llama.cpp, Ollama or LM Studio.

Was brauchst du, um es zu Hause auszuführen? Bei 4 Bit belegt es etwa 4 Gigabyte Speicher. Der kleinste Heimrechner, der es komplett fasst, ist ein RTX 4060. Auf einem RTX 3060 12 GB mit 32 Gigabyte RAM schreibt es etwa 199 Tokens pro Sekunde. Auf einem RTX 4090 mit 64 Gigabyte RAM schreibt es etwa 410 Tokens pro Sekunde.

There is no free API for it yet. The weights are open: you can download them from Hugging Face, under the license written in its model card. Arena has not ranked it yet: we add the score as soon as the votes arrive.

Compare LFM3 1.7B with every free model, and check what your own GPU can run, on FreeLLMArena.

Die Daten

  • Größe: 1.7B Parameter · Kontext 256K · Speicher bei 4 Bit etwa 4 GB.
  • RTX 3060 12 GB + 32 GB RAM: etwa 199 Tokens/s
  • RTX 4090 + 64 GB RAM: etwa 410 Tokens/s
  • RTX 5090 + 64 GB RAM: etwa 552 Tokens/s
  • Mac M4 Max 128 GB: etwa 162 Tokens/s
  • NVIDIA DGX Spark 128 GB: etwa 158 Tokens/s
  • Ryzen AI Max+ 395 128 GB: etwa 150 Tokens/s
  • Mac Studio M3 Ultra 512 GB: etwa 190 Tokens/s
  • Modellkarte: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM3-1.7B
  • Alle kostenlosen Modelle im Vergleich: https://freellmarena.com

Hardware

Speicher bei 4 Bit mit 8K Kontext, aus unserem Simulator. Um deinen eigenen Rechner zu prüfen, nutze den Simulator „Zu Hause ausführen“.

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Jede Zahl in diesem Beitrag stammt aus den FreeLLMArena-Daten vom 28. Okt. 2026: Arena-Stimmen, Hugging-Face-Größen und unser Geschwindigkeitssimulator. Lade das Video und die Untertitel herunter.

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