Liquid AI выпустила LFM2.5-2.6B — модель с 2,69 миллиарда параметров, предназначенную для работы исключительно на локальных устройствах, таких как смартфоны, ноутбуки и роботы. Модель имеет контекстное окно на 131 072 токена и была предварительно обучена примерно на 34 триллионах токенов.

  • Поддерживает вызов инструментов и многошаговые агентные задачи; веса доступны в форматах GGUF, MLX и ONNX под лицензией lfm1.0.
  • Архитектура сочетает 22 блока короткой свёртки с двойным гейтингом и 8 блоков внимания с группированным запросом (grouped-query attention) на 30 слоях.
  • Постобучение включало четыре этапа, включая контролируемое тонкое дообучение, специализацию учителя посредством обучения с подкреплением и агентное обучение с подкреплением в таких средах, как Hermes Agent.
  • Тесты показывают, что LFM2.5-2.6B превосходит gemma-4-E4B-it и Qwen3.5-9B на наборах ToolSandbox, Multi-IF и IFStruct, уступая только на BFCLv4.
  • Инференс высокоэффективен: декодирование со скоростью 220 токенов в секунду на чипе M5 Max при использовании менее 2,5 ГБ памяти.

Открытые веса позволяют разработчикам разворачивать агентные нагрузки локально без отправки данных сторонним API, что полезно для регулируемых отраслей, таких как здравоохранение и финансы.