Liquid AI 发布开源权重模型 LFM2.5-24B-A2B

Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 开源权重模型，采用 24B 总参数、约 2B 激活参数和 131K 上下文窗口，关注点在于较小激活规模能否支持本地多步智能体任务。

• 模型同时提供 base 与 post-trained 权重，并面向笔记本和 PC 本地运行场景。
• 发布信息称，该模型在智能体和工具调用任务上的表现接近参数规模更大的 Qwen3.6-35B-A3B。
• “接近”属于发布方或传播帖中的比较性表述，仍需要查看统一提示、量化设置、硬件和评测集。
• 开放权重有利于开发者进行本地部署、微调和成本测试，但实际资源需求还取决于量化和推理框架。
• 影响/看点：如果在独立基准中保持相近效果，低激活参数与长上下文可能降低本地代理实验门槛；影响能否扩大取决于许可证、工具调用稳定性、量化后的质量和真实设备速度。资料依据:
• Liquid AI（2026-10-13）：LFM2.5 系列模型页面 https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B
• TestingCatalog（2026-10-13）：模型发布信息原始帖 https://x.com/testingcatalog/status/2110149086783660370

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