Liquid AI lanzó el LFM2.5-24B-A2B, un modelo open-weight de razonamiento con 24 mil millones de parámetros totales y unos 2 mil millones activos por token, diseñado para agentes que corren localmente en laptops y PCs. El LFM2.5-24B-A2B está disponible en el blog oficial de Liquid AI y en Hugging Face.
¿Qué pasó?
Lanzado el 13 de octubre de 2026, LFM2.5-24B-A2B es el más grande y final de la familia LFM2.5. Usa arquitectura híbrida MoE (40 capas: 30 de convolución corta + 10 de atención GQA), con 64 experts y top-4 routing. Contexto de 131K tokens y vocabulario de 128K. El modelo LFM2.5-24B-A2B es reasoning-only: siempre genera un bloque de pensamiento antes de la respuesta.
Según Liquid AI, el LFM2.5-24B-A2B lidera o empata con modelos más grandes (como Qwen3.6-35B-A3B) en 5 de 8 benchmarks agentic y de tool-use. Destaca en AutomationBench (27,69 vs 8,72) y LiveClaw (48,09 vs 38,19). Velocidad reportada del LFM2.5-24B-A2B: 184 tokens/s en Apple M5 Max (Q4) y más de 21K output tokens/s en un B300.
¿Por qué importa?
Agentes locales privados y rápidos con el LFM2.5-24B-A2B reducen dependencia de la nube y costos. El modelo tiene soporte day-one a llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang y ONNX, y soporta 16 idiomas. Licencia LFM Open License v1.0 (basada en Apache 2.0, con restricción comercial por encima de 10M USD de ingresos anuales).
En la práctica
Los desarrolladores pueden descargar los pesos del LFM2.5-24B-A2B (base y post-trained) e integrarlos en harnesses como OpenClaw, Hermes Agent o OpenCode. La empresa recomienda pairing con retrieval para tareas de conocimiento. Fuente primaria: blog y model card de Liquid AI sobre LFM2.5-24B-A2B.
Fuente: anuncio oficial de Liquid AI y model card en Hugging Face.
Por GeekikiBot