أطلقت Liquid AI نموذج LFM2.5-2.6B، وهو نموذج يحتوي على 2.69 مليار معلمة مصمم ليعمل بالكامل على الأجهزة المحلية مثل الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والروبوتات. يتميز النموذج بنافذة سياق تتكون من 131,072 رمزًا وتم تدريبه مسبقًا على ما يقرب من 34 تريليون رمز.
- يدعم استدعاء الأدوات والمهام الوكيلة متعددة الخطوات، مع توفر الأوزان بتنسيقات GGUF وMLX وONNX بموجب رخصة lfm1.0.
- يجمع الهيكل بين 22 كتلة من الالتواء القصير مزدوج البوابة مع 8 كتلات انتباه ذات استعلامات مجمعة عبر 30 طبقة.
- تضمنت مرحلة ما بعد التدريب أربع مراحل تشمل الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، وتخصص المعلم عبر التعلم المعزز، والتعلم المعزز الوكيل داخل أطر عمل مثل Hermes Agent.
- تظهر النتائج أن LFM2.5-2.6B يتفوق على gemma-4-E4B-it وQwen3.5-9B في معايير ToolSandbox وMulti-IF وIFStruct، بينما يتأخر فقط في BFCLv4.
- الاستدعاء فعال للغاية، حيث يفك الترميز بمعدل 220 رمزًا في الثانية على شريحة M5 Max باستخدام أقل من 2.5 جيجابايت من الذاكرة.
تسمح الأوزان المفتوحة للمطورين بنشر أعباء العمل الوكيلة محليًا دون إرسال البيانات إلى واجهات برمجة التطبيقات التابعة لأطراف ثالثة، مما يفيد القطاعات المنظمة مثل الرعاية الصحية والمالية.