Liquid AIは、スマートフォン、ノートPC、ロボットなどのローカルデバイス上で完全に動作するように設計された26億9000万パラメータのモデル「LFM2.5-2.6B」をリリースした。このモデルは131,072トークンのコンテキストウィンドウを持ち、約34兆トークンで事前学習されている。

  • lfm1.0ライセンスの下、GGUF、MLX、ONNX形式の重みが利用可能であり、ツール呼び出しとマルチステップのエージェントタスクをサポートする。
  • アーキテクチャは、30層にわたって22個のダブルゲート型短距離畳み込みブロックと8個のグループ化クエリアテンションブロックを組み合わせている。
  • 学習後処理には、教師ありファインチューニング、強化学習による教師の専門化、Hermes Agentなどのハーネス内でのエージェント強化学習を含む4つの段階が含まれる。
  • ベンチマークでは、LFM2.5-2.6BはToolSandbox、Multi-IF、IFStructにおいてgemma-4-E4B-itやQwen3.5-9Bを上回り、BFCLv4でのみ劣っている。
  • 推論は非常に効率的で、M5 Maxチップ上で2.5 GB未満のメモリ使用量で秒間220トークンのデコーディングを実現する。

オープンウェイトにより、開発者はデータをサードパーティのAPIに送信することなくエージェントワークロードをローカルで展開でき、医療や金融などの規制業界にとって有益である。