2026 年 10 月 13 日，LiquidAI 發布 LFM2.5-24B-A2B：總引數 24B、每 token 僅啟用 2B 的 MoE 推理模型，專為在本機持續執行的私有 agent 設計。權重開放，基礎版 LFM2.5-24B-A2B-Base 與後訓練版 LFM2.5-24B-A2B 當天已在 Huggi… 看完整事件
Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B 端側 agent 模型
Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B：24B 引數、每 token 僅啟用 2B 的推理模型，面向端側私有 agent，權重開放，已在 Hugging Face 和官方 Playground 上線。它是 LFM2.5 系列最大也是最後一款模型，上下文從 32K 擴至 131K，詞表由 65K 翻倍到 128K，預訓練從 17T 擴到 33T token。
LFM2.5 系列收官之作，24B 總引數只啟用 2B，給出 Apple M5 Max 184 tokens/s 等端側實測，並在多項 agent 基準上與引數量更大的 MoE 對比，對在本地跑 agent 的開發者有參考價值。
原標題：LFM2.5-24B-A2B: Built for fast on-device agents
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| 評分 | 78 / 84（平均 81，門檻 76） |
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| 狀態 | 精選 |
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