Liquid AI lance LFM2.5-230M : modèle de 230 M paramètres déployé sur Raspberry Pi et robot humanoïde Unitree G1, surpassant des modèles 4× plus grands

Liquid AI a publié le 25 juin LFM2.5-230M, son modèle le plus compact, entraîné sur 19 billions de tokens avec une fenêtre de contexte de 32 000 tokens et une architecture hybride convolution/attention. Il atteint 213 tok/s sur Galaxy S25 Ultra et 42 tok/s sur Raspberry Pi 5, surpassant Llama 3.2 1B (4× plus grand) en extraction de données zero-shot — avec un score de 22,51 contre 13,83 pour Qwen3.5-0.8B et 2,28 pour Gemma 3 1B. Le modèle a été déployé sur le robot humanoïde Unitree G1 pour convertir des commandes en langage naturel en séquences d'appels d'outils entièrement on-device.