Le fait
Liquid AI a publié le 27 octobre 2026 LFM3, une famille de six modèles d’environ 2 milliards de paramètres à poids ouverts : LFM3-1.7B pour le texte, LFM3-VL-2B pour l’image, LFM3-Audio-2B pour la voix, LFM3-Omni-2B qui combine les trois, et deux variantes de décision, d1-2B et d1-Omni-2B. Toutes dérivent d’un même modèle de base, entraîné sur 22 000 milliards de jetons (les unités de texte traitées par le modèle).
Contexte
L’architecture mélange 24 couches : 13 couches de convolution, 5 couches d’attention sur une fenêtre glissante et 6 couches d’attention globale. Le contexte atteint 256 000 jetons. Compressé sur 4 bits, un modèle pèse environ 1 Go et peut être affiné sur un seul GPU. Le modèle audio couvre 18 langues.
Selon Liquid AI, LFM3-1.7B dépasse son précédent LFM2.5-2.6B avec 35 % de paramètres en moins. Mercedes-Benz et Shopify ont testé les modèles avant leur sortie. AMD, Qualcomm, NVIDIA, Arm et Intel figurent parmi les partenaires matériels. Liquid AI avait déjà sorti des modèles de décision pour l’appareil (notre billet).
Pourquoi ça compte
Un modèle de 1 Go tourne sur un téléphone, un poste de travail ou un équipement industriel, sans envoyer les données vers un cloud. Liquid AI donne l’exemple d’un modèle affiné pour la maintenance d’éoliennes.
Lecture Neurone21
Pour une IA locale en entreprise, ce format est intéressant : petit, affinable, multimodal. Il faut lire la licence : l’usage commercial est gratuit sous 10 millions de dollars de chiffre d’affaires annuel, une licence payante est requise au-delà. Les performances annoncées viennent de Liquid AI et restent à vérifier sur ses propres tâches.