A Liquid AI lançou o LFM2.5-2.6B, um modelo com 2,69 bilhões de parâmetros projetado para rodar inteiramente em dispositivos locais, como telefones, laptops e robôs. O modelo possui uma janela de contexto de 131.072 tokens e foi pré-treinado com aproximadamente 34 trilhões de tokens.

  • Suporta chamadas de ferramentas e tarefas agênticas multi-etapas, com pesos disponíveis nos formatos GGUF, MLX e ONNX sob a licença lfm1.0.
  • A arquitetura combina 22 blocos de convolução curta com dupla porta com 8 blocos de atenção de consulta agrupada em 30 camadas.
  • O pós-treinamento envolveu quatro etapas, incluindo ajuste fino supervisionado, especialização do professor por meio de aprendizado por reforço e aprendizado por reforço agêntico dentro de harnesses como o Hermes Agent.
  • Os benchmarks mostram que o LFM2.5-2.6B supera gemma-4-E4B-it e Qwen3.5-9B no ToolSandbox, Multi-IF e IFStruct, ficando atrás apenas no BFCLv4.
  • A inferência é altamente eficiente, decodificando a 220 tokens por segundo em um chip M5 Max usando menos de 2,5 GB de memória.

Os pesos abertos permitem que desenvolvedores implantem cargas de trabalho agênticas localmente sem enviar dados para APIs de terceiros, beneficiando indústrias reguladas como saúde e finanças.