# Liquid AI publie une version 8 bits de d1‑omni‑600M pour Apple Silicon

> Le modèle traite en une seule passe plusieurs questions portant sur du texte, des images ou de l’audio. Il ne pèse plus que 0,73 GB sur Apple Silicon avec MLX.

Oossa · 2026-10-12 · https://oossa.com/fr/liquid-ai-releases-8-bit-apple-silicon-version-of-d1-omni-600m-decision-model

Liquid AI a publié sur Hugging Face une version 8 bits de son modèle de décision d1‑omni‑600M. Baptisée d1‑omni‑600M‑MLX‑8bit, elle fonctionne sur Apple Silicon avec la bibliothèque MLX‑vlm et ne pèse que 0,73 GB, soit environ 60 % de la taille du modèle d’origine. Elle peut répondre en une seule passe à plusieurs questions formulées et typées sur un texte, une image ou un fichier audio, sans générer de jetons. Le dépôt comprend une commande pip install et des exemples de code pour interroger le modèle à partir de texte, d’images ou d’audio.

## Les faits

- Taille du modèle : 0,73 GB (8 bits), contre 1,17 GB (float16).
- Publié sur Hugging Face : 2026‑10‑12.

## Pourquoi c'est important

Les développeurs peuvent désormais exécuter localement des modèles de décision multimodaux sur Mac, sans GPU, et créer ainsi des applications en périphérie plus rapides, comme le tri automatisé des demandes d’assistance.

## Sources et références

1. [New model on Hugging Face: LiquidAI/d1-omni-600M-MLX-8bit (image-text-to-text)](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M-MLX-8bit) – Liquid AI, 2026-10-12
2. [New model on Hugging Face: LiquidAI/d1-omni-600M-MLX-fp16 (image-text-to-text)](https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M-MLX-fp16) – Liquid AI, 2026-10-12

Dernière mise à jour: 2026-10-12