Новость

Liquid AI представила агентную модель LFM2.5-2.6B для работы на устройстве

1 источник

Все новости

Liquid AI выпустила LFM2.5-2.6B — агентную модель, которая работает прямо на устройстве: смартфоне, ноутбуке, ПК или роботе. Она может планировать шаги, вызывать инструменты и выполнять многошаговые задачи без передачи данных наружу.

Компания Liquid AI представила модель LFM2.5-2.6B, рассчитанную на полностью агентную работу непосредственно на устройстве — телефоне, ноутбуке, ПК или роботе. Модель самостоятельно планирует шаги, вызывает инструменты и выполняет многошаговые задачи, не передавая данные с устройства. По данным Liquid AI, модель имеет 2,7 млрд параметров, обучена на 34 трлн токенов, поддерживает контекст до 128 тыс. токенов и работает с 16 языками, включая русский. Архитектура гибридная: 30 слоёв, из которых 22 — свёрточные блоки, а 8 — слои внимания GQA. Перед ответом модель использует тег thinking, встроенный в шаблон чата, а вызов инструментов реализован через Python. Liquid AI также приводит результаты замеров производительности: 220 токенов/с на Apple M5 Max, 113 токенов/с на процессоре AMD Ryzen, при потреблении менее 2,5 ГБ памяти. В задачах следования инструкциям модель, по словам компании, превосходит более крупные аналоги, а в тестах на работу с инструментами показывает сопоставимые или лучшие результаты. При этом в кодинге и агентных сценариях Qwen опережает LFM2.5-2.6B, и авторы не рекомендуют модель для агентного кодинга и вопросов на знания. Модель доступна в форматах обычных весов, GGUF, ONNX и MLX. Лицензия — LFM2 open-weight.

Источники 1
  • Liquid AI представила агентную модель LFM2.5-2.6B для работы на устройстве Нейроканал 
    Liquid AI выложила LFM2.5-2.6B, агентную модель, которая целиком работает на устройстве: телефон, ноутбук, ПК, робот. Она сама планирует шаги, вызывает инструменты и доводит многошаговую задачу до конца, при этом данные с устройства никуда не уходят, а каждый следующий запуск почти ничего не стоит.

Параметров 2,7 млрд, обучали на 34 трлн токенов, контекст 128 тысяч токенов, языков 16 вместе с русским. Архитектура гибридная: 30 слоёв, из них 22 свёрточных блока и 8 слоёв внимания GQA. Перед ответом модель всегда думает, тег <think> зашит прямо в шаблон чата, а инструменты она вызывает питоновскими вызовами. На Apple M5 Max выдаёт 220 токенов в секунду, на процессоре AMD Ryzen 113, памяти нужно меньше 2,5 ГБ.

По замерам Liquid AI в следовании инструкциям модель обходит те, что вчетверо крупнее: Multi-IF 80,07 против 77,35 у Gemma-4-E4B-it, IFStruct 85,49 против 78,50 у Qwen3.5-9B. Из тестов на работу с инструментами за ней ToolSandbox, 77,83 против 76,44. В кодинге и агентных сценариях та же Qwen впереди: LiveCodeBench v6 69,86 против 59,41, BFCLv4 60,13 против 56,88, BrowseComp+ 27,23 против 26,89. Для агентного кодинга и вопросов на знания модель не рекомендуют и сами авторы.

Скачать можно в четырёх форматах: обычные веса, GGUF, ONNX и MLX. Лицензия LFM2 open-weight.

@neuro_channel