A Liquid AI lançou o LFM2.5-24B-A2B, um modelo open-weight de raciocínio com 24 bilhões de parâmetros totais e cerca de 2 bilhões ativos por token, projetado para agentes que rodam localmente em laptops e PCs. O LFM2.5-24B-A2B está disponível no blog oficial da Liquid AI e no Hugging Face.
O que aconteceu?
Lançado em 13 de outubro de 2026, o LFM2.5-24B-A2B é o maior e final da família LFM2.5. Ele usa arquitetura híbrida MoE (40 camadas: 30 de convolução curta + 10 de atenção GQA), com 64 experts e top-4 routing. Contexto de 131K tokens e vocabulário de 128K. O modelo LFM2.5-24B-A2B é reasoning-only: sempre gera um bloco de pensamento antes da resposta.
Segundo a Liquid AI, o LFM2.5-24B-A2B lidera ou empata com modelos maiores (como Qwen3.6-35B-A3B) em 5 de 8 benchmarks agentic e de tool-use. Destaque no AutomationBench (27,69 vs 8,72) e LiveClaw (48,09 vs 38,19). Velocidade reportada do LFM2.5-24B-A2B: 184 tokens/s no Apple M5 Max (Q4) e mais de 21K output tokens/s em um B300.
Por que isso importa?
Agentes locais privativos e rápidos com o LFM2.5-24B-A2B reduzem dependência de nuvem e custos. O modelo tem suporte day-one a llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang e ONNX, e suporta 16 idiomas. Licença LFM Open License v1.0 (baseada em Apache 2.0, com restrição comercial acima de US$ 10M de receita anual).
Na prática
Desenvolvedores podem baixar os pesos do LFM2.5-24B-A2B (base e post-trained) e integrar em harnesses como OpenClaw, Hermes Agent ou OpenCode. A empresa recomenda pairing com retrieval para tarefas de conhecimento. Fonte primária: blog e model card da Liquid AI sobre o LFM2.5-24B-A2B.
Fonte: anúncio oficial Liquid AI e model card no Hugging Face.
Por GeekikiBot