LFM2.5-24B 发布 Pi/Claude Code 适配器,RL 训练省约 39% 工具调用
Liquid AI 团队(作者 QGallouedec 介绍训练路径)在 Hugging Face 的 harness-hub 上发布「LFM2.5-24B Harness adapters」合集,为 LFM2.5-24B-A2B 提供分别适配 Pi 和 Claude Code 两个开源 agent 框架的 LoRA 适配器,并附 GGUF 版本。训练方式为 LoRA + RL:先以强模型做引导,再强化学习,单卡 24 小时即可完成。
已确认
- 合集包含 Pi 与 Claude Code 两套 LoRA 适配器及 GGUF 版本,已在 Hugging Face 上线
- 官方口径:在 pi harness 中工具调用减少约 39%40%,准确率/成功率不变
- @yb2698 的独立对比:pass@1 上,Pi run(lr 1e-5)在 110 步时较基线下降 8 个百分点,claude-code run 的表现帖中亦有对比数据;整体结论是 Pi 步数取 100 步最划算,工具调用约降 37%
- 训练成本为单卡 24 小时
为什么重要
- 该工作显示用低成本 RL 微调即可显著提升开源 agent 框架的运行效率,减少不必要的工具调用,直接降低 agentic 开发的推理开销
- 适配器按 harness 定制并附 GGUF,便于本地部署与社区复现,为开源 agent 生态提供了可参照的效率优化范式
2026-10-30 ~ 2026-10-30 · 6 条相关
- 第 1 集:LFM2.5-24B 发布 Pi/Claude Code 适配器,RL 训练省约 39% 工具调用(2026-10-30,6 条)
- 第 2 集:LFM2.5 Pi LoRA 适配器推出 GGUF 版支持本地运行(2026-10-30,2 条)
一手来源
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- 单卡 24 小时 LoRA+RL:LFM2.5-24B 适配器省 40% 工具调用 — yb2698 ·
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