Qui édite LFM3-Omni-2B ?

LFM3-Omni-2B est édité par Liquid AI (États-Unis), et il est sorti le 27 octobre 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence LFM Open License v1.0.

Fiche modèle · édition du 9 novembre 2026

LFM3-⁠Omni-⁠2B

Liquid AI · États-Unis · sorti le 27 octobre 2026Liquid AI · États-Unis · 27 octobre 2026

Entré sur QUELLE IA le 28 octobre 2026 · les nouveaux modèles

Poids ouverts · LFM Open License v1.0
Carte graphique 8 Go

En attente de mesuresAucun banc d'essai ne l'a encore noté.

Empreinte?

RaisonnementCodeAgentsUsageMathsSciencesFrançaisVisionÉcritureWebEn attente de mesures

Son bilan?

Pas encore mesuré par les benchmarks que suit le site.

L'essayer surLiquid Playground (nouvel onglet)

Score général

En attente de mesuresPas encore de score

LFM3-Omni-2B n'a pas encore de score : au 9 novembre 2026, aucun benchmark suivi ne l'a mesuré. Son score arrivera avec les premiers résultats.

Les dix tâches?

Raisonnement
Non mesuré
Code
Non mesuré
Agents
Non mesuré
Usage
Non mesuré
Maths
Non mesuré
Sciences
Non mesuré
Français
Non mesuré
Vision
Non mesuré
Écriture
Non mesuré
Web
Non mesuré

Potentiel QUELLE IA

Estimation

Milieu51e et au-delà
Haut11e à 50e
Prétendant1er à 10e
?

Indéterminé

Aucun des résultats annoncés par Liquid AI ne porte sur un benchmark que QUELLE IA mesure à l'identique : pas d'estimation possible avant ses premières mesures.

Estimation de QUELLE IA à partir des résultats que l'éditeur annonce, placés sur l'échelle du score général puis corrigés de l'optimisme des annonces : sur les 10 modèles annoncés puis mesurés, les annonces surestimaient de 2,5 points, et l'écart restant est de 1,3 point en médiane. Ne compte dans aucun classement et disparaît dès le premier score mesuré. La méthode

Annoncé par Liquid AI

Hors du score

Ce que l'éditeur dit lui-même de ce modèle, sur sa page du 27 octobre 2026. Ces chiffres ne sont pas vérifiés par une source indépendante et ne comptent pas dans le score IA.

Disponibilité: Depuis le 27 octobre 2026 sur Hugging Face, le Playground et l'API de Liquid AI.
Taille: 2,17 milliards de paramètres.
Entrées et sorties: Texte, images, vidéo avec ou sans son, et audio ; réponses en texte, en voix ou les deux. Un seul modèle remplace, selon Liquid AI, une transcription, un modèle de vision, un modèle de langage et une synthèse vocale.
Contexte: 32 000 jetons (entrée et sortie) ; pas de mode de raisonnement.
Langues: Seize en texte et dix-huit à l'oral, dont le français dans les deux cas.
Transcription: 6,36 % d'erreurs par mot en anglais, 6,72 % en moyenne sur neuf langues de FLEURS dont le français, selon Liquid AI (plus bas = mieux).
Poids: Ouverts sur Hugging Face sous LFM Open License v1.0 : usage commercial réservé aux entreprises de moins de 10 millions de dollars de chiffre d'affaires annuel.

Benchmark	Résultat annoncé	D'où vient le chiffre
Vidéo et audio
Daily-Omni	70,1 %	calculé par Liquid AI
WorldSense	47,1 %	calculé par Liquid AI
AV-SpeakerBench	46,8 %	calculé par Liquid AI
Image et audio
OmniBenchensemble	46,3 %	calculé par Liquid AI
OmniBenchparole	48,3 %	calculé par Liquid AI
Questions orales sur une image
RealWorldQAquestion posée à l'oral	64,7 %	calculé par Liquid AI
MMStarquestion posée à l'oral	51,8 %	calculé par Liquid AI
POPEquestion posée à l'oral	83,8 %	calculé par Liquid AI
ERQAquestion posée à l'oral	39,4 %	calculé par Liquid AI
EmbSpatialquestion posée à l'oral	67,6 %	calculé par Liquid AI
Vision
MMStar	55,7 %	calculé par Liquid AI
MMMUval	42,4 %	calculé par Liquid AI
MMMU-Pro	27,3 %	calculé par Liquid AI
MMBench	73,7 %	calculé par Liquid AI
SEEDBenchimage	75,1 %	calculé par Liquid AI
RealWorldQA	66,5 %	calculé par Liquid AI
MathVistamini	62,5 %	calculé par Liquid AI
POPE	89,3 %	calculé par Liquid AI
Documents
DocVQAANLS	92,5 %	calculé par Liquid AI
InfoVQAANLS	64,1 %	calculé par Liquid AI
Localisation
RefCOCO	73,6 %	calculé par Liquid AI
Vidéo
MVBenchimages sans le son	58,0 %	calculé par Liquid AI
Video-MMEsans sous-titres	57,7 %	calculé par Liquid AI
Robotique
ERQA	38,5 %	calculé par Liquid AI
EmbSpatial	70,6 %	calculé par Liquid AI
RoboSpatial	49,1 %	calculé par Liquid AI
Audio
VoiceBenchquestion à l'oral, réponse en texte	64,7 %	calculé par Liquid AI
MMARcompréhension de l'audio	51,4 %	calculé par Liquid AI
Appel d'outilsbanc interne, consigne à l'oral	52,2 %	calculé par Liquid AI

Liquid AI le compare à Qwen2.5-Omni 3B et 7B, Gemma 4 E2B et E4B, Phi-4 multimodal et Cosmos3 Edge, chacun avec son propre gabarit de conversation et un décodage glouton. Relu le 28 octobre 2026 sur la page de Liquid AI et son annonce.

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

Tient à partir d'une carte graphique de 8 Go (6 Go utiles), en version complète, par exemple une GeForce RTX 5050. Mémoire estimée : 5,0 Go.

Carte graphique 8 Gopar exemple GeForce RTX 5050, et 3 autres machinesOui, version complète
PC portable GeForce RTX 8 Gopar exemple PC portable avec GeForce RTX 5050, et 2 autres machinesOui, version complète
PC portable Intel Core Ultra 32 Gopar exemple Samsung Galaxy Book6 Pro 16 pouces, 32 GoOui, version complète
PC portable Snapdragon X2 48 Gopar exemple ASUS Zenbook A16 (2026), Snapdragon X2 Elite Extreme, 48 GoOui, version complète
Mac 16 Gopar exemple Mac mini M6, 16 Go, et 2 autres machinesOui, version complète
Ryzen AI Max 32 Gopar exemple Ryzen AI Max 385, 32 Go, et une autre machineOui, version complète
PC portable RTX Spark 64 Gopar exemple Microsoft Surface Laptop Ultra 15 pouces, RTX Spark, 64 Go, et 2 autres machinesOui, version complète
PC portable 16 Gopar exemple PC portable 16 Go, sans carte graphiqueOui, version complète
ServeurOui

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits1,5 GoAllégée, 8 bits2,6 GoComplète, 16 bits5,0 GoLe pointillé marque 6 Go, la mémoire utile d'une carte graphique de 8 Go. Au-delà, le modèle ne tient plus sur cette machine.

Vitesse de générationPas d'estimation de vitesse : l'éditeur ne publie pas le nombre de paramètres actifs par jeton de ce modèle. Comment on l’estime.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.

Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.

Fiche technique

Prix: Non communiqué
Fenêtre de contexte: 32 000 jetonsenviron 24 000 mots
Entrées: Non communiqué
Réflexion: Non communiqué
Paramètres: 2,2 milliards
Licence: LFM Open License v1.0poids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique: Non communiquée
Hébergement en Europe: Non communiqué
Connaissances jusqu'à: Non communiqué

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

En bref

Quel est le score de LFM3-Omni-2B ?: LFM3-Omni-2B n'a pas encore de score : au 9 novembre 2026, aucun benchmark suivi ne l'a mesuré. Son score arrivera avec les premiers résultats.?
LFM3-Omni-2B peut-il tourner en local ?: Tient à partir d'une carte graphique de 8 Go (6 Go utiles), en version complète, par exemple une GeForce RTX 5050. Mémoire estimée : 5,0 Go.
Qui édite LFM3-Omni-2B ?: LFM3-Omni-2B est édité par Liquid AI (États-Unis), et il est sorti le 27 octobre 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence LFM Open License v1.0.