Liquid AI发布2.6B端侧智能体模型LFM2.5
Liquid AI 发布了全新的端侧智能体模型 LFM2.5-2.6B,参数量仅 2.69B,却能在手机、笔记本和机器人等设备上完全本地运行,实现多步规划、工具调用和推理任务,确保数据不离开设备且单次运行边际成本几乎为零。官方数据显示其手机端运行速度可达 30 tok/s,跑分超越多款大参数模型,发布后迅速登顶 Hugging Face 趋势榜。开发者 @nicodotdev 已基于该模型在浏览器中构建了一个全自主研究 Agent,验证了小参数模型在端侧实现复杂 Agent 任务的可行性。该模型为移动端和离线场景的 AI 应用提供了高性价比方案。
已确认
- 模型规格:参数量 2.69B,预训练数据量 34T tokens,支持 128K 上下文长度。首发即兼容 llama.cpp 与 GGUF 格式,其中 MLX 版本专为 Apple Silicon 等边缘设备优化,支持文本生成,并具备中、英、法、德及阿拉伯语等多语言能力。
- 核心优势:采用稠密混合架构,主打完全本地化的多步任务规划与工具调用,实现数据不出端且单次运行边际成本几乎为零,适合简单高吞吐任务。据 @BTALabs 提供的官方数据,该模型在手机端的运行速度可达 30 tok/s。
- 跑分表现:跑分成绩超越了多款大参数模型,发布后迅速登顶 Hugging Face 趋势榜。
为什么重要
- 端侧智能体潜力:开发者 @nicodotdev 基于该模型构建了一个完全在浏览器中运行的研究 Agent,能够自主制定计划、调用工具、检查结果并循环执行直到任务完成,验证了小参数模型在端侧实现复杂 Agent 任务的可行性。
- 降低部署门槛:该模型将强大的工具调用能力下沉至边缘设备,为移动端和离线场景下的 AI 应用提供了极具性价比的解决方案。
2026-08-04 ~ 2026-08-06 · 18 条相关
- 第 1 集:Liquid AI发布2.6B端侧智能体模型LFM2.5(2026-08-04,18 条)
- 第 2 集:Liquid AI 2.6B模型端侧实测:工具调用追平DeepSeek且快3.7倍(2026-08-06,3 条)
- 第 3 集:Liquid AI发布26亿参数开源端侧模型LFM 2.5(2026-08-09,4 条)
一手来源
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