Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B：2B 激活参数的本地理性智能体模型
Liquid AI 在 Hugging Face 发布 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 仅激活 2B，定位为可在本地设备上运行的推理型智能体模型，支持工具调用与多步任务，并已开放权重。
核心事实
Liquid AI 在 Hugging Face 博客发布 LFM2.5-24B-A2B，称其为总参数 24B、每 token 仅激活 2B 的推理型模型，面向在本地设备上运行的快速、私密智能体。据该博客介绍，模型会先给出显式思维链再作答，支持工具调用与多步任务，可接入 OpenClaw、Hermes Agent、Pi、OpenCode 等智能体框架。LFM2.5-24B-A2B 与 LFM2.5-24B-A2B-Base 均为开放权重，已在 Hugging Face 上线。
背景与影响
该模型延续 LFM2-24B-A2B 的架构：40 层、每个 MoE 块 64 个专家、top-4 路由，以及门控短卷积与 GQA 的混合结构；上下文窗口由 32K 扩展至 131K token，词表由 65K 扩至 128K。预训练规模由约 17T token 提升至约 33T token。官方称其推理生态支持 llama.cpp、MLX、vLLM、SGLang 与 ONNX。博客给出的对比中，LFM2.5-24B-A2B 在 AutomationBench、BFCLv4、ToolSandbox、LiveClaw、τ³-Bench Banking 等工具使用与智能体基准上领先或持平，在知识密集型与编码基准上则落后于更大模型，官方建议搭配检索或网络搜索使用。
限制与来源
上述基准分数、推理速度（如 M5 Max 上 184 tok/s、单张 B300 上高并发下逾 21K 输出 tok/s）与对比结论均来自 Liquid AI 官方博客，尚未见独立第三方复现。模型为推理专用，不适用于非推理场景；具体可用地区、许可证条款、部署端口与配置方式请以 Hugging Face 模型卡及官网当前信息为准。本文不构成任何投资或采购建议。