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EN 4 QUESTIONSTrouver mon modèle
Fiche modèle · édition du

LFM3-⁠VL-⁠2B

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

Entré sur QUELLE IA le · 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-VL-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
  1. Milieu51e et au-delà
  2. Haut11e à 50e
  3. 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 . 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
1,92 milliard de paramètres : 1,73 milliard pour le modèle de langue, 164 millions pour l'encodeur de vision, 25 millions pour le projecteur.
Entrées
Texte, images et vidéo en résolution native, la vidéo lue à deux images par seconde ; le modèle raisonne avant de répondre.
Contexte
128 000 jetons (entrée et sortie).
Langues
Seize, dont le français.
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.
BenchmarkRésultat annoncéD'où vient le chiffre
Général
Compréhension généralemoyenne de 10 bancs66,0 %calculé par Liquid AI (vLLM 0.27.1, moyenne de la catégorie)
Perception
Perceptionmoyenne de 11 bancs75,6 %calculé par Liquid AI (vLLM 0.27.1, moyenne de la catégorie)
Documents
Documents, OCR et graphiquesmoyenne de 8 bancs83,9 %calculé par Liquid AI (vLLM 0.27.1, moyenne de la catégorie)
Raisonnement
Maths et logiquemoyenne de 5 bancs68,8 %calculé par Liquid AI (vLLM 0.27.1, moyenne de la catégorie)
Localisation
Localisation visuellemoyenne de 4 bancs77,3 %calculé par Liquid AI (vLLM 0.27.1, moyenne de la catégorie)
Robotique
Raisonnement incarnémoyenne de 8 bancs64,4 %calculé par Liquid AI (vLLM 0.27.1, moyenne de la catégorie)
Interfaces
Compréhension d'interfacesmoyenne de 4 bancs83,1 %calculé par Liquid AI (vLLM 0.27.1, moyenne de la catégorie)
Vidéo
Vidéomoyenne de 9 bancs61,2 %calculé par Liquid AI (vLLM 0.27.1, moyenne de la catégorie)
Multilingue
Multilinguemoyenne de 2 bancs84,4 %calculé par Liquid AI (vLLM 0.27.1, moyenne de la catégorie)
Agents
MM-ToolSandboxcrédit partiel42,5 %calculé par Liquid AI (vLLM 0.27.1)
Ensemble
Moyenne des 62 bancs71,4 %calculé par Liquid AI (vLLM 0.27.1)

Liquid AI le compare à LFM2.5-VL 3B, MiniCPM-V 4.7 1B, Qwen3.5 2B et 4B, InternVL3.5 4B, Gemma 4 E2B et 12B, GPT-5.6 Luna et Gemini 3.5 Flash Lite, avec GPT-6 Luna comme juge quand un banc en demande un. Sans raisonnement, sa moyenne sur les 62 bancs tombe à 62,1. Relu le 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 : 4,4 Go.

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits1,3 GoAllégée, 8 bits2,3 GoComplète, 16 bits4,4 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
128 000 jetonsenviron 96 000 mots
Entrées
Non communiqué
Réflexion
Non communiqué
Paramètres
1,9 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-VL-2B ?
LFM3-VL-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-VL-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 : 4,4 Go.
Qui édite LFM3-VL-2B ?
LFM3-VL-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.