Liquid 发布 LFM2.5-24B-A2B：每 token 仅激活 2B，端侧跑出 184 tps
JosephJacks_ · x · 2026-10-14
Liquid AI 发布 LFM2.5 家族最大成员 LFM2.5-24B-A2B，专为笔记本/PC 本地运行的智能体场景设计：
- 规格：24B 总参数、每 token 仅激活 2B；上下文扩至 131K，词表 128K，预训练 33T tokens；是推理模型，易于微调；开放 base 和 post-trained 权重（Hugging Face）。
- 端侧速度：Q4KM 量化约 14.5GB，M5 Max 上 184 tps，Ryzen AI Max+ 395 上 114 tps。
- 官方成绩：宣称在 8 项 agent/工具基准中的 5 项领先或追平参数多约 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B——AutomationBench 27.69 vs 8.72，LiveClaw 48.09 vs 38.19，ToolSandbox 80.71 vs 75.02；第三方实测中在 RTX 5090 本地对阵 Gemma 4 26B 赢下全部 8 个终端任务，总耗时快 3.1 倍。
- 训练方式亮点：后训练不是问答式，而是直接放进 OpenClaw、Hermes Agent、Pi、OpenCode 等真实 agent harness 里学习工具调用和多步任务。可在 llama.cpp/GGUF 上运行。
成绩为官方自报，注意其 agent 基准表现强但 WebArena（26.75）和 SWE-Bench（51.0）仍落后于 Qwen。
所属事件:LiquidAI 发布 LFM2.5-24B-A2B 端侧 MoE 推理模型(13 条相关)→
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