Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B：面向本地智能体的 2B 激活参数 MoE 模型

Liquid AI发布LFM2.5-24B-A2B，这是一个总参数约240亿、单次激活参数约24.5亿的开放权重混合专家模型，主要面向笔记本和小型电脑上的本地智能体任务。

• 模型卡信息显示，其上下文长度为131072个token，并提供GGUF、ONNX、MLX及多种量化版本。
• 训练和后训练过程包含工具调用、多轮轨迹及智能体强化学习，目标不是开放式聊天，而是多步任务执行。
• Liquid AI披露的测试中，该模型在部分智能体和工具使用基准上接近或超过更大型模型，但在SWE-Bench Verified等编码测试中低于对比模型。
• 本地部署可以减少网络依赖和数据外传，但实际速度仍受硬件、量化精度和上下文长度影响。
• 影响/看点：该模型可能推动轻量化本地智能体在个人电脑上的使用，成立条件是量化版本在常见硬件上保持可接受的速度、准确率和工具调用稳定性。
• 资料依据:
• Liquid AI（2026-10-14）：LFM2.5-24B-A2B模型说明 https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B
• MarkTechPost（2026-10-14）：Liquid AI LFM2.5-24B-A2B https://www.marktechpost.com/2026/10/14/liquid-ai-lfm2-5-24b-a2b/

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