Liquid AI LFM2.5 登顶 Agon 榜,卷积架构拉下 Qwen 3.6
JosephJacks_ · x · 2026-10-15
Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 以 185/198(93.4%)的综合分登上 Agon benchmark 榜首,终结了 Qwen3.6-35B-A3B(89.9%)的第一。关键点:
- 自研架构:40 层中 30 层用卷积替代 attention,24B 总参数、每 token 仅 2B 激活、64 专家 top-4 路由,配备从 LFM2 的 65K 原位扩展到 128K 的自有 tokenizer——与榜单上基于 Qwen(151,936 词表、全注意力)的模型无共同血统
- 分项:Agent 91.7%、代码 93.3%、推理 96.1%,23 个完整跑分模型中第一
- 本地部署友好:Q4KM 量化仅 14.5 GB,8GB 显卡配合专家层 offload 到 CPU 即可运行
- 作者提到一个配置坑:默认卡上配置会导致部分失败,建议调整 offload 设置
所属事件:Liquid AI 新模型卷积架构连登两榜，击败 Qwen 登顶(2 条相关)→
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