LFM2.5-2.6B: あらゆる場所でローカルエージェントを展開可能に

Liquid AIは、ローカルエージェント展開を可能にする新しい大規模言語モデル「LFM2.5-2.6B」を発表しました。このモデルは、4倍大きいモデルと比較して、ツールの使用、指示追従、複数ステップのエージェントタスクにおいて同等以上の性能を発揮します。効率的な推論が可能で、Apple M5 Maxでは220トークン/秒、AMD Ryzen CPUでは113トークン/秒を、2.5GB未満のメモリで実現します。LFM2.5-2.6Bは、約34兆トークンで事前学習され、コンテキストウィンドウを128Kに拡張する中間トレーニングフェーズを経て、4段階のポストトレーニング(SFT、Teacher Specialization、MOPD、Agentic RL)によりエージェント化されます。特に指示追従とツールの使用において優れた性能を示し、多くのベンチマークで他のモデルを上回っています。このモデルは、llama.cpp、MLX、vLLMなど、主要な推論エコシステムでサポートされており、オンデバイスエージェントとして、または高ボリュームワークロード向けに利用できます。