أطلق المؤلفون نموذج LFM2.5-2.6B، وهو نموذج وكيل يحتوي على 2.6 مليار معلمة مصمم ليعمل بالكامل على الجهاز لأغراض التخطيط، استدعاء الأدوات، والمهام متعددة الخطوات. إنه صغير بما يكفي للعمل على الهواتف وسريع بما يكفي للحفاظ على الاستجابة على وحدات المعالجة المركزية، مما يوفر استنتاجاً مجانياً وزمن تأخير منخفضاً وخصوصية دون الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات السحابية.

  • تم تدريب النموذج مسبقاً على حوالي 34 تريليون رمز مميز (token)، ويتميز بمفردات بحجم 128K مُوسَّع لدعم الأحرف غير اللاتينية.
  • يعتمد التدريب اللاحق على خط أنابيب من أربع مراحل: الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، تخصص المعلم، التقطير متعدد المجالات في الوقت الفعلي، والتعلم المعزز الوكيل.
  • يتصدر النماذج في معايير اتباع التعليمات ويتفوق على نماذج Gemma في المهام الوكيلية، بينما يتأخر فقط أمام Qwen3.5-9B في مقاييس محددة للرياضيات والبرمجة.
  • يدعم الاستنتاج عبر مكتبات llama.cpp وMLX وvLLM وSGLang وONNX، محققاً ما يصل إلى 15 ألف رمز مميز (token) للإخراج في الثانية على معالج NVIDIA H100.

هذا يمكّن المطورين من بناء وكلاء متوازيين بشكل هائل يعملون على مدار الساعة على الأجهزة المحلية دون تكلفة هامشية.