La société Liquid AI a publié le 27 octobre LFM3, une famille de six modèles d’IA ouverts d’environ 2 milliards de paramètres, pensés pour fonctionner directement sur un téléphone ou un ordinateur portable. Texte, images, voix et prise de décision : l’objectif est de faire tourner l’IA sans que les données quittent l’appareil. Les performances annoncées restent à confirmer par des tiers, et la licence fixe une limite aux entreprises les plus grandes.
Six modèles bâtis sur une même base
Selon VentureBeat, la famille repose sur un socle commun de 1,7 milliard de paramètres, pré-entraîné sur 22 000 milliards de jetons, puis décliné en versions spécialisées d’environ 2 milliards de paramètres :
- LFM3-1.7B, pour le texte, l’appel d’outils logiciels et les agents capables de piloter un navigateur ;
- LFM3-VL-2B, pour les images et la vidéo, que la gamme de vision de l’éditeur n’acceptait pas jusqu’ici ;
- LFM3-Audio-2B, qui comprend et produit de la parole dans 18 langues ;
- LFM3-Omni-2B, le premier modèle de l’éditeur à accepter à la fois texte, image et son ;
- d1-2B et d1-Omni-2B, qui rendent des décisions structurées (oui ou non, choix multiple, note, extraction de champs), le second à partir de demandes orales.
L’architecture, dite « tri-hybride », associe 13 couches de convolution, 5 couches d’attention limitées à une fenêtre glissante et 6 couches d’attention globale, détaille Tech Times. Le gain revendiqué porte sur la mémoire : le cache nécessaire au modèle ne pèserait qu’environ 27 % de celui d’un transformeur classique de même profondeur.
Un gigaoctet de mémoire, et des données qui restent sur place
Compressé sur 4 bits, le modèle texte occupe environ 1 Go, assez peu pour loger sur n’importe quel téléphone ou portable récent, affirme sa fiche publiée sur Hugging Face. Liquid AI a communiqué, selon VentureBeat, des mesures réalisées avec l’outil llama.cpp : 43,6 jetons générés par seconde sur un iPhone 17 Pro pour 1,9 Go de mémoire occupée, et 237 jetons par seconde sur une puce Apple M5 Max. La même fiche énumère seize langues prises en charge par le modèle texte, dont le français et l’arabe. Le contexte atteint 256 000 jetons en local, contre 128 000 par l’interface hébergée de l’éditeur.
Pour une PME, l’intérêt se mesure en confidentialité. Un assistant de saisie, un tri de tickets d’assistance ou l’extraction de données de factures peut tourner sur un poste de travail ou un terminal de terrain, sans transmettre le moindre document à un serveur extérieur. Liquid AI assure aussi que chaque modèle peut être spécialisé pour un métier sur une seule carte graphique grand public, et fournit dix carnets d’entraînement prêts à l’emploi, selon Tech Times.
Des scores flatteurs, mesurés par l’éditeur lui-même
Sur WebArena-Verified, un test de navigation web automatisée, LFM3-1.7B obtient 38,42, contre 3,02 pour son prédécesseur LFM2.5-2.6B et 28,94 pour Qwen3.5-9B, un modèle plus de cinq fois plus lourd. Le modèle de vision porte sa moyenne sur 62 évaluations à 71,4, contre 57,6 pour son prédécesseur LFM2.5-VL-3B. Tous ces chiffres proviennent de Liquid AI, et aucune évaluation indépendante n’était disponible au moment de la publication, souligne Tech Times.
VentureBeat met aussi en lumière les faiblesses : le petit modèle reste nettement derrière Qwen3.5-9B en connaissances générales (63,37 contre 80,40 sur le test GPQA Diamond), en programmation et sur les très longs documents. Sa propre documentation déconseille de l’employer pour écrire du code de façon autonome ou pour des raisonnements complexes en plusieurs étapes. Autrement dit, LFM3 vise des tâches ciblées et répétitives, pas le rôle d’assistant généraliste.
La licence, le point à vérifier avant tout projet
Les poids sont diffusés sous la « LFM Open License v1.0 ». Son texte, consultable sur Hugging Face, autorise l’usage commercial gratuit tant que l’entité utilisatrice, sociétés qui la contrôlent ou qu’elle contrôle comprises, réalise moins de 10 millions de dollars de chiffre d’affaires annuel. Au-delà, l’usage commercial n’est plus couvert et un contrat séparé doit être conclu avec Liquid AI, dont le tarif dépend de l’ampleur du déploiement, précise VentureBeat. Les organisations à but non lucratif échappent à ce plafond pour la recherche et les usages non commerciaux, et chacun peut fixer ses propres conditions pour les versions qu’il a modifiées, à condition de joindre la licence lorsqu’il les diffuse.
Pour ceux qui préfèrent l’interface hébergée, VentureBeat relève un tarif de 0,08 dollar par million de jetons envoyés et de 0,20 dollar par million de jetons produits pour le modèle texte, avec un engagement de ne pas conserver les données. Mercedes-Benz et Shopify ont testé les modèles avant leur sortie ; le constructeur automobile étudie leur intégration à son assistant vocal MBUX, sans déploiement confirmé à ce stade.
Questions fréquentes
Où télécharger les modèles LFM3 ?
Sur Hugging Face, dans la collection LFM3 de Liquid AI. La fiche du modèle texte propose des versions adaptées à llama.cpp, Ollama et LM Studio pour un usage local, ainsi qu’au format MLX pour les Mac à puce Apple.
Une PME peut-elle utiliser LFM3 gratuitement dans un produit commercial ?
Oui, tant que son chiffre d’affaires annuel, en tenant compte des sociétés qui la contrôlent, reste sous 10 millions de dollars. Une filiale d’un grand groupe dépasse généralement ce seuil et doit négocier une licence avec Liquid AI.
LFM3 comprend-il le français ?
Oui pour le modèle texte, dont la fiche cite le français parmi seize langues. Le modèle audio couvre 18 langues selon VentureBeat, sans que l’article en publie la liste complète.
Sources
- Liquid AI's new LFM3 models put browser agents, voice commands, and image recognition onto local devices — VentureBeat, 2026-10-27
- Liquid AI Releases LFM3: Six Open-Weight Models Fuse Text, Vision, Audio on One 2B Backbone — Tech Times, 2026-10-28
- LiquidAI/LFM3-1.7B (fiche du modèle et licence LFM Open License v1.0) — Hugging Face (Liquid AI), 2026-10-27