LFM2.5-2.6B: компактная reasoning-модель на 2,6 млрд параметров для агентных задач запускается даже на смартфоне.
LFM2.5-2.6B представляет собой компактную reasoning-модель с 2,6 млрд параметров, которую можно запускать даже на смартфоне.
Её целенаправленно обучали под агентные задачи:
- планирование
- вызов инструментов
- многошаговые сценарии
- работа внутри агентных фреймворков
На этапе дообучения использовали agentic reinforcement learning прямо в реальных агентных окружениях, включая OpenClaw и Hermes Agent.
Если вы уже пользуетесь OpenRouter, опробовать модель можно буквально заменой имени:
liquid/lfm-2.5-2.6b:free
То есть полноценную небольшую agentic-модель можно протестировать бесплатно и без тяжёлого локального железа.
Ещё новости:
