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Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 端侧推理 Agent 模型
Run fast, private agents on-device with LFM2.5-24B-A2B
研究任务与主要进展
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，一款总参数 24B、每个 token 激活 2B 参数的端侧推理模型，支持思考、工具调用和多步 Agent 任务，开放权重已在 Hugging Face 提供。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请阅读原文核验。
本站判断
LFM2.5-24B-A2B 的核心增量是将 24B 总参数、每 token 仅激活 2B 参数的推理模型用于本地 Agent 与工具调用，并通过扩展上下文和分阶段后训练强化长任务能力。Liquid AI 报告其在 LiveClaw、指令遵循和端侧推理速度上具有竞争力，但知识密集型与部分代码基准仍落后于更大模型，速度结论也依赖具体硬件与并发设置。
来源：Hugging Face Blog · huggingface.co