Liquid AI は、高い効率と互換性でエッジデバイス上でローカルに実行するように設計された 26 億パラメータのエージェントである LFM2.5-2.6B モデルをリリースしました。

このモデルは、ツールの使用と指示のフォローアップを改善するために、人気のあるハーネス内でエージェント強化学習を使用してトレーニングされています。Apple M5 Max では 220 tok/s、AMD Ryzen CPU では 113 tok/s の推論速度を実現し、メモリ使用量は 2.5 GB 未満です。ベンチマークでは、自身の4倍のサイズのモデルと競合し、指示フォローアップ指標でトップを走り、エージェントタスクにおいてより大きな Qwen モデルと同等のパフォーマンスを示しています。

今回のリリースは、高負荷ワークロードに対応する信頼性の高いデバイス側エージェントを可能にすることを目的としており、Hugging Face および標準的な推論ライブラリ経由で利用可能です。