X @ollamaAI 評分45
Ollama 上線 LFM2.5 24B，一條命令本地執行
Ollama 模型庫新增 LFM2.5 24B，使用者可用一條命令 ollama run lfm2.5:24b 拉取並在本地執行。該模型引數規模為 24B，官方同時給出了對應的模型庫頁面連結，公告中未披露更多細節。
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r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分65
LiquidAI 發布 LFM2.5-Encoder 250M/350M 編碼器
LiquidAI 發布 LFM2.5-Encoder 系列，含 250M 與 350M 兩個版本，基於 LFM2 架構的雙向掩碼語言模型，支援 15 種語言、8k 上下文，可微呼叫於分類、檢索、重排與語義相似度等任務。官方稱其吞吐量持平或超過 ModernBERT，CPU 長上下文有優勢，並可在瀏覽器 WebGPU 上執行；GGUF 權重已上傳 Hugging Face，llama.cpp 已提交對應支援 PR。
Hacker News front page● 精選AI 評分81
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。
Hugging Face blog● 精選AI 評分81
LiquidAI 發布 LFM2.5-24B-A2B：2B 啟用引數的端側 Agent 推理模型
LiquidAI 發布 LFM2.5-24B-A2B：總引數 24B、每 token 僅 2B 啟用的 MoE 推理模型，專為在本機持續執行的私有 Agent 設計。它先輸出思維鏈再作答，能呼叫工具，上下文由上一代 32K 擴到 131K，詞表從 65K 翻倍至 128K。
llama.cpp releasesAI 評分40
llama.cpp b11774 修復 LFM2 影像預處理，切片與網格對齊 transformers
llama.cpp 新建置 b11774 修正了 LFM2 系列視覺模型（LFM2-VL、LFM2.5-VL、d1-3B）的 mtmd 影像預處理，使切片與網格選擇與 Hugging Face transformers 一致。此前 llama.cpp 保留寬高比並補黑邊、只有 d1-omni 會拉伸，影像比例與網格不符時切片與 transformers 不同；現在設 PAD_NONE 即與 transformers 相同。
llama.cpp releasesAI 評分42
llama.cpp 改為從 GGUF 後設資料讀取 LFM2-VL 切圖引數
llama.cpp 新建置 b11767 讓 LFM2-VL 的影像切分引數改由 GGUF 後設資料決定，不再寫死在程式碼裡。轉換 LFM2-VL mmproj 時會把 processor_config.json 中的 min_tiles、max_tiles、tile_size 和 max_pixels_tolerance 寫入模型，clip.cpp 讀取這些值，缺失時回退到原有常量。
llama.cpp releasesAI 評分46
llama.cpp 新增 LiquidAI d1-omni-600M 決策模型
llama.cpp 建置 b11488 新增 LiquidAI/d1-omni-600M 決策模型支援，服務端可通過 images 與 input_audio 直接接收音訊輸入，模型與多模態輸入打通。同時決策型別 d1omni 更名為 lfm2-d1-omni，images 成為 files 的別名，無記憶的 lfm2 被限定為非因果模式，CUDA 後端保留 conformer 的 GLU sigmoid。四筆改動均標註由 Claude Opus 5.5 協助完成；
MLX LM releasesAI 評分55
v0.30.7
MLX 發布 v0.30.7，新增 GLM5 與 Qwen3.5 系列（不含視覺）支援，並修復 Kimi Linear、DeepSeek V3.2 索引器與權重載入問題。該版本為 LFM2 模型加入 Pythonic 工具呼叫，新增 Mistral 工具解析器與 LongCat MLA，同時提升 DeepSeek V3.2 生成速度，訓練流程中驗證集改為可選。
Hugging Face blog● 精選AI 評分83
PyTorch 2.15 為 MPS 加入 FP8，MoE 解碼提速 5–6.5 倍
PyTorch 2.15 在 MPS 後端加入 FP8 張量支援，並讓 MoE 模型解碼速度比 2.14 快 5–6.5 倍。在 M3 Ultra 上配合 torch.compile，Qwen3.6-35B-A3B 從 9.4 提升到 61.3 tokens/s，LFM2.5-8B-A1B 從 23.6 提升到 123.6 tokens/s，詞表 softmax 約快 8 倍。
Hacker News front pageAI 評分73
AI 設計的開源加速卡 openTPU 跑通十餘款模型
一個由 AI 設計的開源 AI 加速器 openTPU 已在真實 PCIe 卡上跑通十餘款模型的真實權重，輸出與 bit-exact 模擬器逐位一致。硬體是 Xilinx Kintex-7 xc7k480t 加兩路 DDR3，LFM2.5-230M int8 解碼 59.0 tok/s、4-bit 達 85.8 tok/s；解碼受 DRAM 頻寬限制，實測跑到峰值的 82%-94%。
r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分11
r/LocalLLaMA 熱議 8GB 視訊記憶體跑本地模型的困境
Reddit 的 r/LocalLLaMA 版塊一則帖子被版主以違反第 3 條規則為由刪除，評論區仍在討論 8GB 視訊記憶體加 16GB 記憶體的低配硬體如何跑本地模型。有使用者提到 32GB 記憶體加 12GB 視訊記憶體可執行 LFM2.5，也有人建議 Ling 3.0 tiny 或 Gemma 配合 mmap。另有評論稱專家快取即將進入 llama.cpp，未來或支援從磁碟流式載入專家。