LFM2.5-24B-A2B: модель для агентов, которая работает на ноутбуке
13 октября Liquid AI выпустила LFM2.5-24B-A2B, самую большую и последнюю модель семейства LFM2.5. Её сделали для агентов, которые работают прямо на вашем компьютере: планируют шаги, вызывают инструменты и не отправляют данные в облако. Веса открыты и лежат на Hugging Face.
Коротко. В модели 24 млрд параметров, но на каждый токен работают только около 2 млрд. Поэтому она быстрая: 184 токена в секунду на Apple M5 Max. На тестах с инструментами и следованием инструкциям она обходит Qwen3.6-35B-A3B, у которой параметров примерно в полтора раза больше. На знаниях и программировании Qwen сильнее.
Что такое LFM2.5-24B-A2B
Это модель-«смесь экспертов» (MoE): внутри 64 эксперта в каждом блоке, и на каждый токен подключаются четыре из них. Отсюда название: 24B параметров всего, A2B активных. Архитектура гибридная, кроме обычного внимания в ней есть короткие свёртки, это тоже ускоряет работу.
По сравнению с прошлой версией модель обучили на вдвое большем объёме данных (33 трлн токенов вместо 17 трлн). Контекст вырос в четыре раза, до 131 тыс. токенов. На последних этапах её дообучали прямо внутри агентных оболочек, в том числе OpenCode и OpenClaw, чтобы она привыкла к реальным вызовам инструментов.
Насколько она хороша: сравнение с Qwen3.6
| Тест | Что проверяет | LFM2.5-24B-A2B | Qwen3.6-35B-A3B |
|---|---|---|---|
| AutomationBench | автоматизация задач | 27,69 | 8,72 |
| LiveClaw | работа агента | 48,09 | 38,19 |
| ToolSandbox | вызов инструментов | 80,71 | 75,02 |
| IFBench | следование инструкциям | 74,69 | 64,21 |
| GPQA Diamond | научные знания | 74,42 | 83,69 |
| SWE-Bench Verified | исправление кода | 51,00 | 66,20 |
Картина ясная: там, где нужно действовать по шагам и вызывать инструменты, LFM2.5 сильнее. Где нужно много знать или писать сложный код, лучше более крупная модель. Liquid AI сама советует давать LFM2.5 поиск по интернету или по документам, если задача требует знаний.
На чём её можно запустить
| Устройство | Скорость |
|---|---|
| Apple M5 Max | 184 токена/с |
| AMD Ryzen AI Max+ 395 | 114 токенов/с |
| Одна NVIDIA B300 (много запросов сразу) | более 21 тыс. токенов/с |
По данным Liquid AI, это до 1,7 раза быстрее похожих моделей-«смесей экспертов». С первого дня модель поддерживают llama.cpp (есть файлы GGUF), MLX, vLLM, SGLang и ONNX, так что её можно запустить в привычных локальных программах. В API у Liquid AI она стоит $0,10 за миллион входных токенов и $1 за миллион выходных.
Кому пригодится локальный агент
Модель подойдёт тем, кому нельзя отправлять данные наружу: агент для разбора почты и документов компании, ассистент, который постоянно работает в фоне на рабочей машине, автоматизация рутинных действий в программах. Для сложного программирования и вопросов, где нужна эрудиция, облачные модели пока заметно сильнее.
Ещё одна оговорка: модель распространяется по собственной лицензии Liquid AI, а не по Apache или MIT. Перед коммерческим использованием её стоит прочитать.
Частые вопросы
Что такое LFM2.5-24B-A2B?+
Открытая языковая модель Liquid AI для агентов на своём устройстве: 24 млрд параметров, из которых на каждый токен работают около 2 млрд.
Можно ли запустить LFM2.5 на ноутбуке?+
Да. На Apple M5 Max она выдаёт около 184 токенов в секунду, на AMD Ryzen AI Max+ 395 около 114. Поддерживаются llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang и ONNX.
LFM2.5 лучше Qwen3.6?+
На задачах с инструментами и следованием инструкциям LFM2.5-24B-A2B обходит Qwen3.6-35B-A3B, а на тестах знаний и программирования уступает ей.
Можно ли использовать LFM2.5 в коммерческих проектах?+
Модель распространяется по собственной лицензии Liquid AI. Условия нужно проверить в тексте лицензии на странице модели.
Источник: блог Liquid AI.
Что дальше почитать
Нужна модель посильнее — без установки
Крупные модели с поиском и файлами в ИИ-чате на русском, без VPN.
Открыть чат