Liquid AI представила LFM2.5-24B-A2B — reasoning-модель с 24 миллиардами параметров, из которых при обработке токена активны два миллиарда. Команда ориентирует её на локальных агентов с вызовом инструментов и многошаговыми задачами.
Контекстное окно увеличено до 131 тысячи токенов. В публикации указана поддержка llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang и ONNX. Разработчики описывают обучение внутри агентных сред и приводят результаты тестов на инструментах, кодировании и следовании инструкциям.
Компания признаёт, что более крупные модели сохраняют преимущество в части задач, требующих знаний и программирования. Поэтому публикация не сводится к обещанию заменить любой облачный сервис: выбор локальной модели зависит от нагрузки, доступной памяти и требований к качеству.
Первоисточник: Liquid AI / Hugging Face — Run fast, private agents on-device with LFM2.5-24B-A2B. Дата публикации источника: .