A.I.AI
LFM2.5-24B-A2Bで高速かつプライベートなエージェントをオンデバイス実行
Run fast, private agents on-device with LFM2.5-24B-A2B
HFHugging Face
AIが原文を翻訳・要約しています
Liquid AIは、オンデバイス動作に特化したオープンウェイトのMoEモデル「LFM2.5-24B-A2B」を公開した。総パラメータ24Bに対しアクティブパラメータは2Bで、コンテキスト長を131Kトークン、語彙数を128Kに拡張し、事前学習は33Tトークン規模で実施されている。回答前に思考連鎖を行う推論モデルであり、推論速度はApple M5 Maxで毎秒184トークン、単一のNVIDIA B300で最大毎秒21Kトークンを記録する。ベンチマークではLiveClawで48.09、AutomationBenchで27.69を記録し、より大規模なQwen3.6-35B-A3Bなどの競合モデルをツール使用やエージェントタスクにおいて上回る結果を示した。
KEY POINTS要点記事から抽出した重要情報
- Liquid AIが、総パラメータ24B・アクティブ2Bのオンデバイス向けオープンウェイトMoEモデル「LFM2.5-24B-A2B」を公開した。
- LFM2.5-24B-A2BはApple M5 Maxで毎秒184トークン、NVIDIA B300で最大毎秒21Kトークンの推論速度を記録し、LiveClawやAutomationBenchでQwen3.6-35B-A3Bを上回るエージェント性能を示した。
CONTEXT文脈編集部による背景整理
Liquid AIによる高効率なオンデバイス向けMoEモデルの投入は、プライバシー重視のエッジAIやローカルエージェントの普及を加速させる可能性があります。アクティブパラメータわずか2Bで大規模モデルを凌駕するタスク性能と高速推論を実現しており、端末側ハードウェアの要求リソース削減とコスト効率化の観点から注目されます。
原文を読むAnalyzed at 2026年10月14日 03:06