Liquid AI publie LFM3, six petits modèles à poids ouverts pour le texte, la vision, l'audio et la décision

Liquid AI a dévoilé la troisième génération de ses Liquid Foundation Models. LFM3 a été lancée le 27 octobre 2026 sous la forme de six petits modèles à poids ouverts, tous construits sur une même base de 1,7 milliard de paramètres.

Ce qui est publié

La gamme couvre d'un coup la plupart des modalités. LFM3-1.7B est le modèle texte, avec une fenêtre de contexte de 256 000 jetons. LFM3-VL-2B traite les images et, pour la première fois dans la famille, la vidéo. LFM3-Audio-2B reçoit et produit de la parole, dans 18 langues selon l'entreprise. LFM3-Omni-2B réunit vision, audio et langage. Enfin, deux modèles « de décision », d1-2B et d1-Omni-2B, sont des déclinaisons des modèles vision et omni conçues pour renvoyer des réponses calibrées plutôt que du texte libre.

Les poids de base et post-entraînés sont disponibles sur Hugging Face, et les modèles sont aussi accessibles via le Playground et l'API de Liquid. La fiche du modèle texte mentionne la licence LFM Open License v1.0 et la prise en charge de 16 langues. Liquid cite AMD, Arm, Intel, NVIDIA, Qualcomm, OpenRouter et Vercel parmi ses partenaires de lancement, et indique que Mercedes-Benz et Shopify ont testé des versions préliminaires.

Ce que revendique l'entreprise

L'argument central est l'efficacité. Selon Liquid, le modèle texte occupe environ 1 Go de mémoire en précision 4 bits, et un contexte complet de 128 000 jetons nécessite un cache de 1,6 Go, bien moins que les chiffres qu'elle avance pour des modèles Qwen et MiniCPM comparables. Elle affirme aussi que le modèle de 1,7 milliard de paramètres dépasse son précédent modèle de 2,6 milliards et obtient la meilleure moyenne de son tableau comparatif, devant Qwen3.5-9B, bien plus gros, notamment sur l'appel d'outils et les agents web. Côté vision, LFM3-VL-2B se rapprocherait de Gemma 4 12B sur 62 tests.

Tous ces chiffres proviennent de Liquid AI et n'ont pas été reproduits de façon indépendante.

Les limites à garder en tête

Le blog de l'entreprise reconnaît que le modèle texte reste derrière des modèles plus grands en programmation et en connaissances générales, et sa fiche le déconseille pour le code agentique ou le raisonnement complexe en plusieurs étapes, en recommandant d'y adjoindre une recherche documentaire pour les tâches riches en connaissances. Cette sortie s'inscrit dans la tendance aux modèles compacts exécutables sur téléphone, en voiture ou sur ordinateur portable, là où la mémoire et la latence comptent davantage que la puissance brute.