Liquid AI 发布面向本地智能体的 LFM2.5-24B-A2B

Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，并将其定位为面向本地智能体和工具调用的混合专家模型；其关注价值在于总参数较大但单 token 激活参数较少的设计，试图兼顾模型能力与本地运行成本。

• 条目称该模型总参数为 24B、每 token 激活 2B，上下文长度扩展至 131K tokens。
• 条目还称 base 和 post-trained 权重已发布至 Hugging Face，并已在 OpenRouter 上线。
• 所谓可与其他模型竞争的表述来自发布信息，不能替代统一硬件、量化、提示词和任务集下的独立评测。
• 面向笔记本和 PC 的实际可用性，还取决于内存占用、推理后端、工具调用稳定性和许可证条件。
• 影响/看点：如果权重、运行要求和 agent 评测结果经独立验证，LFM2.5-24B-A2B 可能增加本地智能体的模型选择；实际普及取决于部署门槛和端侧性能。
• 资料依据:
• OpenRouter（2026-10-13）：LFM2.5-24B-A2B 发布信息 https://x.com/OpenRouter/status/2110068048749355303

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