Liquid AI ने LFM2.5-2.6B जारी किया है, जो 2.69 बिलियन पैरामीटर वाला एक मॉडल है जिसे फोन, लैपटॉप और रोबोट जैसी स्थानीय डिवाइस पर पूरी तरह से चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस मॉडल में 131,076-टोकन संदर्भ विंडो है और लगभग 34 ट्रिलियन टोकन पर प्री-ट्रेन किया गया था।
- यह GGUF, MLX और ONNX फॉर्मेट में वजन के साथ lfm1.0 लाइसेंस के तहत टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप एजेंटिक कार्यों का समर्थन करता है।
- आर्किटेक्चर 30 परतों में 22 डबल-गेटेड शॉर्ट कन्वोल्यूशन ब्लॉक्स और 8 ग्रुप्ड-क्वेरी एटेंशन ब्लॉक्स को जोड़ता है।
- पोस्ट-ट्रेनिंग में सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग, रीइनफोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से टीचर स्पेशलाइजेशन और Hermes Agent जैसे हार्नेस में एजेंटिक रीइनफोर्समेंट लर्निंग सहित चार चरण शामिल थे।
- बेंचमार्क दिखाते हैं कि LFM2.5-2.6B ToolSandbox, Multi-IF और IFStruct पर gemma-4-E4B-it और Qwen3.5-9B को हराता है, जबकि BFCLv4 पर पीछे रहता है।
- इनफरेंस अत्यधिक कुशल है, M5 Max चिप पर 2.5 GB से कम मेमोरी का उपयोग करते हुए प्रति सेकंड 220 टोकन की दर से डिकोड करता है।
ओपन वेट्स डेवलपर्स को तृतीय-पक्ष एपीआई पर डेटा भेजे बिना स्थानीय रूप से एजेंटिक वर्कलोड तैनात करने की अनुमति देते हैं, जिससे स्वास्थ्य और वित्त जैसे विनियमित उद्योगों को लाभ होता है।