Liquid AI تطرح LFM3: نموذج 1.7 مليار يدعم العربية ويعمل في 1 جيجابايت، بترخيص تجاري مشروط

أطلقت Liquid AI في 27 أكتوبر 2026 عائلة نماذج LFM3. وأصغرها نموذج بـ 1.7 مليار parameter يمكن تحميله في نحو 1 جيجابايت بدقة 4-bit، ونافذة السياق فيه 256 ألف token. وفي بطاقة النموذج على Hugging Face قائمة رسمية من 16 لغة، تأتي العربية فيها ثانية بعد الإنجليزية.

وبحسب أرقام الإعلان، تشغل ذاكرة الـ KV cache عند 128 ألف token مساحة 1.6 جيجابايت، مقابل 4.3 لنموذج Qwen3.5-4B و5.6 لنموذج MiniCPM5-2B. وبلغ المتوسط العام 49.37 مقابل 47.24 لنموذج Qwen3.5-9B، وهو أكبر منه 5 مرات.

لكن الصورة الكاملة أكثر تحديدًا. فالنموذج يتفوق في استخدام الأدوات وتنفيذ التعليمات، بـ 71.39 في BFCL V4 مقابل 62.83، و96.66 في IFEval مقابل 92.08. ويتأخر في المعرفة والاسترجاع من السياق الطويل وكتابة الكود، بـ 63.37 في GPQA Diamond مقابل 80.40، و65.56 في RULER 128K مقابل 87.11، و43.40 في SWE-bench Verified مقابل 51.20. فهو نموذج تنفيذ، لا بديل عن النموذج الكبير.

ويصف الإعلان النموذج بأنه open-weight دون أن يسمّي الترخيص. أما ملف الترخيص نفسه فاسمه LFM1.0، وفيه بند Commercial Use Limitation يضع حدًّا عند إيراد سنوي قدره 10 ملايين دولار. فالاستخدام التجاري تحت هذا الحد مسموح ومجاني، وفوقه غير مرخّص بموجب هذه الاتفاقية.

وهذا يجعل النموذج مجانيًا فعليًا لشركة ناشئة أو مشروع جانبي، بينما يحتاج الفريق الذي يبني لعميل كبير إلى قراءة هذا البند قبل الاعتماد عليه. ويصبح بالإمكان نقل مهام كانت تتطلب نداء API لكل مستخدم إلى داخل الجهاز، فتنخفض فاتورة الـ tokens عليها إلى الصفر.

ويبقى سؤال جودة العربية مفتوحًا. فالقائمة الرسمية تقول إن العربية مدعومة، لكن لم يُنشر أي benchmark عربي للنموذج، فالمؤكد هو الدعم، لا مستواه.