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LFM3-1.7B : nouveautés, matériel requis, comment l'utiliser gratuitement

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…

Ce que dit la vidéo

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.

Que faut-il pour le faire tourner chez vous ? En 4 bits, il prend environ 4 gigaoctets de mémoire. La plus petite machine personnelle qui le contient entièrement est RTX 4060. Sur RTX 3060 12 GB avec 32 gigaoctets de RAM, il écrit environ 199 tokens par seconde. Sur RTX 4090 avec 64 gigaoctets de RAM, il écrit environ 410 tokens par seconde.

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.

Les données

  • Taille : 1.7B de paramètres · contexte 256K · mémoire en 4 bits : environ 4 GB.
  • RTX 3060 12 GB + 32 GB de RAM : environ 199 tokens/s
  • RTX 4090 + 64 GB de RAM : environ 410 tokens/s
  • RTX 5090 + 64 GB de RAM : environ 552 tokens/s
  • Mac M4 Max 128 GB : environ 162 tokens/s
  • NVIDIA DGX Spark 128 GB : environ 158 tokens/s
  • Ryzen AI Max+ 395 128 GB : environ 150 tokens/s
  • Mac Studio M3 Ultra 512 GB : environ 190 tokens/s
  • Fiche du modèle : https://huggingface.co/LiquidAI/LFM3-1.7B
  • Tous les modèles gratuits, comparés : https://freellmarena.com

Matériel

Mémoire en 4 bits avec un contexte de 8K, d'après notre simulateur. Pour vérifier votre propre configuration, utilisez le simulateur En local.

En tant que Partenaire Amazon, FreeLLMArena réalise un bénéfice sur les achats remplissant les conditions requises ; les liens ne modifient pas les chiffres.

Tous les chiffres de cet article viennent des données de FreeLLMArena au 28 oct. 2026 : votes d'Arena, tailles sur Hugging Face et notre simulateur de vitesse. Téléchargez la vidéo et ses sous-titres.

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