Liquid AI publie deux modèles de décision multimodaux pour l’edge
Liquid AI publie d1-3B et la version expérimentale d1-omni-600M, deux modèles open weight produisant des décisions structurées sans génération de tokens. Les modèles ciblent notamment l’inférence multimodale à faible latence sur GPU et appareils Jetson.
Contexte
Liquid AI a publié le 7 octobre 2026 deux modèles de décision multimodaux open weight : d1-3B et d1-omni-600M. Contrairement à un modèle génératif, ils répondent à des questions nommées en une seule passe avant, à partir d’un état textuel, visuel ou audio selon le modèle. Les réponses sont typées — choix, score ou valeur structurée — et ne nécessitent ni génération de tokens ni analyse d’une sortie textuelle.
Ce qui change
d1-3B repose sur LFM2.5-VL-3B et traite conjointement texte et images. Sur le Decision Index 0.2.1, Liquid AI annonce un score de 48,57, contre 47,11 pour Decider 35B-A3B. Sur sept jeux de données publics couvrant notamment la compréhension, la toxicité, la classification d’intention et les questions médicales, sa moyenne atteint 82,9.
d1-omni-600M, présenté comme une version de recherche précoce, dérive de LFM2.5-Encoder-350M. Il accepte du texte associé soit à des images, soit à un extrait audio. Sa moyenne annoncée sur les sept jeux publics est de 78,4.
Liquid AI mesure pour d1-3B une latence par question de 8 ms sur RTX 4090, 9 ms sur AMD MI325X, 16 ms sur Jetson AGX Thor, 26 ms sur Jetson AGX Orin et 50 ms sur Jetson Orin Nano. Aucun résultat de vitesse n’est fourni pour d1-omni-600M. Le chargement avec Transformers, en version 5.14 ou ultérieure, nécessite trust_remote_code=True.
Une divergence documentaire doit être relevée : l’article officiel indique ne pas publier de benchmark visuel ou audio dans cette annonce, tandis qu’une publication Reddit attribue à d1-3B un score de 74,1 sur onze benchmarks d’image.
Pourquoi c'est important
Cette architecture vise les tâches où une sortie contrainte et une latence prévisible priment sur la génération libre : routage, garde-fous d’agents, reclassement ou inspection visuelle. Les mesures sur Jetson documentent aussi un déploiement local possible, sans toutefois fournir de comparaison indépendante ni de résultats audio publics. Les performances publiées restent donc à vérifier sur les données et le matériel propres à chaque application.
Sources
- Multimodal open d1 decision models for the edge Hugging Face — 2026-10-07
- Liquid AI just dropped Open d1: open-weight decision models r/LocalLLaMA — 2026-10-07
- d1-3B and d1-omni from LiquidAI r/LocalLLaMA — 2026-10-07