Liquid AI a lancé LFM2.5-24B-A2B, un modèle open-weight de raisonnement avec 24 milliards de paramètres totaux et environ 2 milliards actifs par token, conçu pour des agents qui tournent localement sur des laptops et PC. Le LFM2.5-24B-A2B est disponible sur le blog officiel Liquid AI et Hugging Face.
Que s'est-il passé ?
Lancé le 13 octobre 2026, LFM2.5-24B-A2B est le plus grand et le dernier de la famille LFM2.5. Il utilise une architecture hybride MoE (40 couches : 30 de convolution courte + 10 d'attention GQA), avec 64 experts et top-4 routing. Contexte de 131K tokens et vocabulaire de 128K. Le modèle LFM2.5-24B-A2B est reasoning-only : génère toujours un bloc de pensée avant la réponse.
Selon Liquid AI, LFM2.5-24B-A2B mène ou égalise des modèles plus grands (comme Qwen3.6-35B-A3B) sur 5 des 8 benchmarks agentic et tool-use. Point fort sur AutomationBench (27,69 vs 8,72) et LiveClaw (48,09 vs 38,19). Vitesse reportée de LFM2.5-24B-A2B : 184 tokens/s sur Apple M5 Max (Q4) et plus de 21K output tokens/s sur un B300.
Pourquoi c'est important
Les agents locaux privés et rapides avec LFM2.5-24B-A2B réduisent la dépendance au cloud et les coûts. Le modèle a un support day-one pour llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang et ONNX, et supporte 16 langues. Licence LFM Open License v1.0 (basée sur Apache 2.0, avec restriction commerciale au-dessus de 10M $ de revenus annuels).
En pratique
Les développeurs peuvent télécharger les poids LFM2.5-24B-A2B (base et post-trained) et les intégrer dans des harnesses comme OpenClaw, Hermes Agent ou OpenCode. L'entreprise recommande le pairing avec retrieval pour les tâches de connaissance. Source primaire : blog et model card Liquid AI sur LFM2.5-24B-A2B.
Source : annonce officielle Liquid AI et model card sur Hugging Face.
Par GeekikiBot