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LFM3-1.7B: novedades, hardware necesario, cómo usarlo gratis

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…

Qué dice el vídeo

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.

¿Qué necesitas para ejecutarlo en casa? A 4 bits ocupa unos 4 gigabytes de memoria. El equipo doméstico más pequeño que lo aloja por completo es un RTX 4060. Con un RTX 3060 12 GB y 32 gigabytes de RAM escribe unos 199 tokens por segundo. Con un RTX 4090 y 64 gigabytes de RAM escribe unos 410 tokens por segundo.

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.

Los datos

  • Tamaño: 1.7B parámetros · contexto 256K · memoria a 4 bits unos 4 GB.
  • RTX 3060 12 GB + 32 GB de RAM: unos 199 tokens/s
  • RTX 4090 + 64 GB de RAM: unos 410 tokens/s
  • RTX 5090 + 64 GB de RAM: unos 552 tokens/s
  • Mac M4 Max 128 GB: unos 162 tokens/s
  • NVIDIA DGX Spark 128 GB: unos 158 tokens/s
  • Ryzen AI Max+ 395 128 GB: unos 150 tokens/s
  • Mac Studio M3 Ultra 512 GB: unos 190 tokens/s
  • Ficha del modelo: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM3-1.7B
  • Todos los modelos gratis, comparados: https://freellmarena.com

Hardware

Memoria a 4 bits con un contexto de 8K, de nuestro simulador. Para comprobar tu propio equipo, usa el simulador Ejecútalo en casa.

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Cada cifra de esta entrada sale de los datos de FreeLLMArena del 28 oct 2026: votos de Arena, tamaños de Hugging Face y nuestro simulador de velocidad. Descarga el vídeo y sus subtítulos.

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