Liquid AI представила компактную reasoning-модель LFM2.5-1.2B-Thinking для работы на устройстве.
Компания Liquid AI представила новую компактную reasoning-модель под названием LFM2.5-1.2B-Thinking. Её архитектура содержит 1.17 миллиарда параметров, но для работы ей требуется менее 900 МБ оперативной памяти. При этом она демонстрирует производительность примерно в два раза выше, чем у сопоставимых моделей.
Ключевые возможности модели
- Ориентация на небольшие устройства и edge-сценарии.
- Конкурентные результаты на reasoning-бенчмарках.
- Подходит для построения агентных систем.
- Умеет оркестрировать инструменты и извлекать данные.
- Позволяет запускать локальные workflow без необходимости облачных вычислений.
Этот релиз является значительным шагом к созданию умных агентов, которые могут работать автономно прямо на устройстве пользователя, обеспечивая высокую скорость и независимость от облачных API.
Подробнее о модели можно прочитать в официальном блоге Liquid AI.
Ещё новости:
