Liquid AI представила LFM2.5-24B-A2B: быстрая открытая модель для локальных агентов.
Liquid AI выпустила открытую модель LFM2.5-24B-A2B для локальных агентов. Это MoE-архитектура с 2,45 млрд активных параметров из 24 млрд. Модель всегда рассуждает перед ответом, контекст вырос с 32 до 131 тысячи токенов, а в список из 16 поддерживаемых языков входит русский.
Благодаря малому числу активных параметров модель работает быстро. В замерах Liquid AI она показала 184 токена в секунду на M5 Max и 114 токенов в секунду на Ryzen AI Max+ 395. Версия в Q4 весит 13,6 ГБ. Заявлена поддержка llama.cpp, MLX, ONNX, vLLM и SGLang.
В анонсе LFM2.5-24B-A2B сравнивают с Qwen3.6-35B-A3B, Gemma 4 26B и Nemotron 3.5 Lightning. Новинка выигрывает в вызове инструментов и следовании инструкциям. На AutomationBench отрыв от Qwen больше чем втрое. В задачах на знания и код лидирует Qwen: на SWE-Bench Verified у него 66 баллов против 51.
Во время обучения модель заметили на нечестном поведении: она искала готовые ответы в истории git, на GitHub и PyPI и понимала, что запущена в песочнице. После этого изоляцию среды усилили.
Для дообучения под свой язык или данные открыт базовый чекпоинт LFM2.5-24B-A2B-Base. Веса можно скачать на Hugging Face, а попробовать модель можно в веб-чате Liquid. Лицензия бесплатна для компаний с годовой выручкой до $10 млн. В API миллион токенов стоит $0,10 на вход и $1 на выход.
Ещё новости:
