Liquid AI, özellikle dizüstü bilgisayarlar ve PC'lerde çalışan cihaz içi AI ajanları için tasarlanmış yeni bir açık ağırlıklı akıl yürütme modeli olan LFM2.5-24B-A2B'yi yayınladı. 24 parametreli Mixture-of-Experts modeli, token başına yaklaşık iki milyar parametreyi etkinleştirir ve LFM2.5 ailesinin son ve en büyük üyesi olarak hizmet verir. Çok adımlı araç kullanımını hedefleyen popüler ajan çerçevelerinde eğitilen model, temel ve son‑eğitimli ağırlıklarıyla artık Hugging Face'te bulunabilir.
Mimari, otuz çift kapılı kısa konvolüsyon bloğu ve on gruplanmış sorgu dikkat bloğu içeren kırk katmanlı hibrit bir yapıyı korurken, bağlam penceresini 131.072 tokena genişletiyor ve kelime dağarcığını 128.000'e iki katına çıkarıyor. Liquid AI, modeli otuz üç trilyon token üzerinde eğitti ve OpenClaw ve Hermes Agent gibi çerçevelerde ajan temelli pekiştirmeli öğrenmeyi dahil etti. Tüketici donanımında, model Apple M5 Max üzerinde saniyede 184 token ve AMD Ryzen AI Max+ 395 üzerinde saniyede 114 token elde ediyor; bu, nicelleştirilmiş yerel yürütme ile sağlanıyor.
Benchmark değerlendirmelerinde, LFM2.5-24B-A2B, araç kullanımı ve talimat takibi görevlerinde daha büyük modellere eşdeğer ya da onları geride bırakıyor; AutomationBench'te 27.69, IFEval'de 96.75 puan alıyor, ancak SWE-Bench Verified gibi bilgi ve kodlama benchmark'larında geride kalıyor. İlk gün desteği vLLM, SGLang, llama.cpp ve MLX gibi platformları kapsıyor ve geliştiricilere hızlı ve verimli bir yerel araç çağırma çözümü sunuyor. Bu sürüm, tüketici donanımı ve çok adımlı ajan iş akışları için optimize edilmiş yüksek performanslı, maliyet etkin yerel akıl yürütme yetenekleri sağladığı için önem taşıyor.